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Enregistrement W4408521978 · doi:10.1038/s42003-025-07888-1

Fundamental questions in meiofauna research highlight how small but ubiquitous animals can improve our understanding of Nature

2025· article· en· W4408521978 sur OpenAlexaff
Alejandro Martínez, Stefano Bonaglia, Maikon Di Domênico, Gustavo Fonseca, Jeroen Ingels, Katharina M. Jörger, Christopher Laumer, Francesca Leasi, Daniela Zeppilli, Elisa Baldrighi, Holly M. Bik, Diego Cepeda, Marco Curini‐Galletti, Asher D. Cutter, Giovanni dos Santos, Simone Fattorini, Dagmar Frisch, Sabine Gollner, Ulf Jondelius, Alexandra Kerbl, Kevin M. Kocot, Nabil Majdi, Stefano Mammola, José M. Martín‐Durán, André Menegotto, Paul A. Montagna, Francisco J. A. Nascimento, Nicolas Puillandre, Anne Rognant, Nuria Sánchez, Isaac R. Santos, Andreas Schmidt‐Rhaesa, Michaela Schratzberger, Federica Semprucci, Maurício Shimabukuro, Paul J. Sommerfield, Torsten H. Struck, Martin V. Sørensen, Andreas Wållberg, Katrine Worsaae, Hiroshi Yamasaki, Diego Fontaneto

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversidade de São PauloDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversidade Federal do ParanáGöteborgs UniversitetEuropean CommissionAgencia Estatal de InvestigaciónNational Institute of Water and Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésMeiobenthosPsychologyComputer scienceData scienceEcologyBiologyAbundance (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper identifies the top-50 priority questions for meiofaunal research, highlighting their critical roles in biogeochemical cycles and biodiversity. It calls for a balanced research agenda, international cooperation, and advances in technology to overcome current challenges and unlock meiofauna’s full potential. This paper identifies the top-50 priority questions for meiofaunal research, highlighting their critical roles in biogeochemical cycles and biodiversity. It calls for a balanced research agenda, international cooperation, and advances in technology to overcome current challenges and unlock meiofauna’s full potential.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations34
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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