The application gap: Genomics for biodiversity and ecosystem service management
Notice bibliographique
Résumé
The conservation of biodiversity from the genetic to the community levels is fundamental for the continual provision of ecosystem services (ES), the benefits that ecosystems provide to people. Genetic and genomic diversity enhance the resilience of populations and communities that underpin the provision of ecosystem functions and services. We show that genomics applications are mostly limited to flagship species and that their benefits for biodiversity conservation and ES management are underachieved. We propose a framework on how genomics applications can guide management for biodiversity conservation and sustainable ES to bridge this genomics-ES management ‘application gap’. We review how genomic knowledge in single species (relatedness, potentially adaptive variants) or in interacting species (host-microorganism coevolution, hybridization) can guide effective management actions. These include population supplementation, assisted migration or hybridization to promote climate-adapted variants or adaptive potential, control of invasives, delimitation of conservation or management areas, provenancing strategies for restoration, managing microbial function and solving conservation and ES trade-offs. Genomics-informed management actions for improved conservation and ES outcomes are supported through synergies between scientists and ES managers at local, regional and international levels, through the development of standardized genomic workflows, training to ES managers and incorporation of local information. Such actions facilitate the implementation of biodiversity conservation and ES policies such as the UN 2030 sustainable development goals and the EU Biodiversity strategy for 2030, and support the inclusion of ambitious biodiversity conservation goals in the development of new policies such as the CBD post-2020 Global Biodiversity Framework or conservation policies on hybrids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».