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Enregistrement W4385274648 · doi:10.1111/geb.13735

BioDeepTime: A database of biodiversity time series for modern and fossil assemblages

2023· article· en· W4385274648 sur OpenAlexaff
Jansen A. Smith, Marina C. Rillo, Ádám T. Kocsis, María Dornelas, David Fastovich, Huai‐Hsuan May Huang, Lukas Jonkers, Wolfgang Kiessling, Qijian Li, Lee Hsiang Liow, Miranda Margulis‐Ohnuma, Stephen R. Meyers, Lin Na, Amelia Penny, Kate Pippenger, Johan Renaudie, Erin E. Saupe, Manuel J. Steinbauer, Mauro Sugawara, Adam Tomášových, John W. Williams, Moriaki Yasuhara, Seth Finnegan, Pincelli M. Hull

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesYouth Innovation Promotion AssociationNatural Environment Research CouncilAgentúra na Podporu Výskumu a VývojaChinese Academy of SciencesSight Research UKDeutsche ForschungsgemeinschaftVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAVEuropean CommissionVolkswagen FoundationSmithsonian InstitutionEuropean Research CouncilLeverhulme TrustNational Science Foundation
Mots-clésQuadratAssemblage (archaeology)BiodiversityTaxonEcologyGeographySeries (stratigraphy)Sampling (signal processing)Physical geographyEcosystemTaxonomic rankGeologyBiologyPaleontologyTransect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Motivation We have little understanding of how communities respond to varying magnitudes and rates of environmental perturbations across temporal scales. BioDeepTime harmonizes assemblage time series of presence and abundance data to help facilitate investigations of community dynamics across timescales and the response of communities to natural and anthropogenic stressors. BioDeepTime includes time series of terrestrial and aquatic assemblages of varying spatial and temporal grain and extent from the present‐day to millions of years ago. Main Types of Variables Included BioDeepTime currently contains 7,437,847 taxon records from 10,062 assemblage time series, each with a minimum of 10 time steps. Age constraints, sampling method, environment and taxonomic scope are provided for each time series. Spatial Location and Grain The database includes 8752 unique sampling locations from freshwater, marine and terrestrial ecosystems. Spatial grain represented by individual samples varies from quadrats on the order of several cm2to grid cells of ~100 km2. Time Period and Grain BioDeepTime in aggregate currently spans the last 451 million years, with the 10,062 modern and fossil assemblage time series ranging in extent from years to millions of years. The median extent of modern time series is 18.7 years and for fossil series is 54,872 years. Temporal grain, the time encompassed by individual samples, ranges from days to tens of thousands of years. Major Taxa and Level of Measurement The database contains information on 28,777 unique taxa with 4,769,789 records at the species level and another 271,218 records known to the genus level, including time series of benthic and planktonic foraminifera, coccolithophores, diatoms, ostracods, plants (pollen), radiolarians and other invertebrates and vertebrates. There are to date 7012 modern and 3050 fossil time series in BioDeepTime. Software Format SQLite, Comma‐separated values.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,015
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,012

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations39
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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