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Enregistrement W4389740163 · doi:10.5141/jee.23.076

The US National Ecological Observatory Network and the Global Biodiversity Framework: national research infrastructure with a global reach

2023· article· en· W4389740163 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine M. Thibault, Christine Laney, Kelsey M. Yule, Nico M. Franz, Paula Mabee

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology and Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBattelleNational Science Foundation
Mots-clésBiodiversityEnvironmental resource managementObservatoryGeographyEnvironmental scienceEcologyEnvironmental planningBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological Observatory Network (NEON) is a continental-scale program intended to provide open data, samples, and infrastructure to understand changing ecosystems for a period of 30 years.NEON collects co-located measurements of drivers of environmental change and biological responses, using standardized methods at 81 field sites to systematically sample variability and trends to enable inferences at regional to continental scales.Alongside key atmospheric and environmental variables, NEON measures the biodiversity of many taxa, including microbes, plants, and animals, and collects samples from these organisms for long-term archiving and research use.Here we review the composition and use of NEON resources to date as a whole and specific to biodiversity as an exemplar of the potential of national research infrastructure to contribute to globally relevant outcomes.Since NEON initiated full operations in 2019, NEON has produced, on average, 1.4 M records and over 32 TB of data per year across more than 180 data products, with 85 products that include taxonomic or other organismal information relevant to biodiversity science.NEON has also collected and curated more than 503,000 samples and specimens spanning all taxonomic domains of life, with up to 100,000 more to be added annually.Various metrics of use, including web portal visitation, data download and sample use requests, and scientific publications, reveal substantial interest from the global community in NEON.More than 47,000 unique IP addresses from around the world visit NEON's web portals each month, requesting on average 1.8 TB of data, and over 200 researchers have engaged in sample use requests from the NEON Biorepository.Through its many global partnerships, particularly with the Global Biodiversity Information Facility, NEON resources have been used in more than 900 scientific publications to date, with many using biodiversity data and samples.These outcomes demonstrate that the data and samples provided by NEON, situated in a broader network of national research infrastructures, are critical to scientists, conservation practitioners, and policy makers.They enable effective approaches to meeting global targets, such as those captured in the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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