Implementing long-term genomic observation in the marine environment: preliminary results from the European Marine Omics Biodiversity Observation Network (EMO BON)
Notice bibliographique
Résumé
There are many individual biological observation stations in Europe, however there are few and inconsistent links between them. The European Marine Omics Biodiversity Observation Network (EMO BON) is an ESFRI (European Strategy Forum on Research Infrastructures) initiative, coordinated by the European Marine Biological Resource Centre-European Research Infrastructure Consortium (EMBRC-ERIC) to unite marine stations under one centrally organised observation network that uses shared protocols, international standards and agreed policies.EMO BON is employing omics methodologies for accurate biodiversity monitoring and reporting; it aims to establish a coordinated, long-term, marine biodiversity observation network. It was launched in 2021, and it currently includes 17 marine stations, in 9 countries, ranging from the Arctic to the Red Sea, which regularly collect samples from three different habitats (water column, soft substrates, and hard substrates) and three different communities (microbes, meiofauna and macrofauna).EMO BON generates high-quality FAIR genomic biodiversity data that are being made periodically available to all interested parties and thereby support constructive dialogue towards a holistic understanding of our ocean.EMO BON is an OBON (Ocean Biomolecular Observing Network) endorsed project and thus is it one of the UN Ocean Decade Actions. EMO BON has become the European contribution to the global marine biodiversity observation efforts and plans to collaborate and integrate further with other global entities. Preliminary results, based on 4 TB of data from 700 samples, will be presented as example case studies of the added value of including genomic data into conventional monitoring schemes. As such, EMO BON data could be used to meet the objectives of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) since they can be used to identify the impact of stressors, such as climate change and other human activities, to coastal ecosystems.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».