Pathways for converting zooplankton traits to ecological insights are paved with findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR) data practices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of trait-based approaches and trait data in zooplankton ecology is rapidly growing to better understand and predict the patterns of zooplankton distributions and their role in aquatic ecosystems and biogeochemical cycles. Although the number of zooplankton trait-based studies and available trait datasets is increasing, several challenges remain for the findability, accessibility, interoperability, and reusability (FAIR) in trait-based approaches that, if unaddressed, may stifle progress in this research area. Here, we review recent applications of trait-based approaches in zooplankton research and summarize the currently available trait data resources. To realize the potential of trait-based approaches to resolve ecological roles of zooplankton, datasets and approaches must adhere to FAIR principles. We provide recommendations and pathways forward to ensure FAIRness while highlighting the importance of collaborative efforts. These practical and easily implementable strategies will enhance the FAIRness of trait data, ultimately advancing zooplankton ecological research and connecting these findings to aquatic ecosystem functioning.
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 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 | 0,200 | 0,295 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,023 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».