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Enregistrement W4291902436 · doi:10.1016/j.isci.2022.104848

Estimating biodiversity across the tree of life on Mount Everest’s southern flank with environmental DNA

2022· article· en· W4291902436 sur OpenAlexaff
Marisa Lim, Anton Seimon, Batya R Nightingale, Charles C.Y. Xu, Stephan Halloy, Adam J. Solon, Nicholas B. Dragone, Steven K. Schmidt, Alexander M. Tait, Sandra Elvin, Aurora C. Elmore, Tracie A. Seimon

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityEnvironmental DNAEcosystemEcologyGlacial periodAeolian processesPhylumClimate changeGeographyPhysical geographyTaxonBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species composition in high-alpine ecosystems is a useful indicator for monitoring climatic and environmental changes at the upper limits of habitable environments. We used environmental DNA (eDNA) analysis to document the breadth of high-alpine biodiversity present on Earth's highest mountain, Mt. Everest (8,849 m a.s.l.) in Nepal's Khumbu region. In April-May 2019, we collected eDNA from ten ponds and streams between 4,500 m and 5,500 m. Using multiple sequencing and bioinformatic approaches, we identified taxa from 36 phyla and 187 potential orders across the Tree of Life in Mt. Everest's high-alpine and aeolian ecosystem. These organisms, all recorded above 4,500 m-an elevational belt comprising <3% of Earth's land surface-represents ∼16% of global taxonomic order estimates. Our eDNA inventory will aid future high-Himalayan biomonitoring and retrospective molecular studies to assess changes over time as climate-driven warming, glacial melt, and anthropogenic influences reshape this rapidly transforming world-renowned ecosystem.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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