Community guidelines to increase the reusability of marine microfossil assemblage data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Data on marine microfossil assemblage composition have multiple applications. Initially, they were primarily used for (chrono)stratigraphy and palaeoecology, but these data are now also widely used to study evolutionary and ecological processes, such as past biodiversity and its links with environmental dynamics, or to provide a basis for conservation efforts and biomonitoring. The large range of potential applications renders microfossil abundance data ideal for reuse. However, the complexity inherent in taxonomic data, which encompass extant and extinct species, coupled with the inherent intricacies of information on biological communities extracted from sedimentary archives, poses considerable hurdles in reusing marine microfossil data, even when they are publicly available. Here, we present guidelines derived from an online survey conducted within the marine micropalaeontological community, aimed at improving the reusability of microfossil assemblage data. These guidelines advocate for clarity and transparency in the documentation of the methods and the outcome, and we outline the data attributes required for effective reuse of micropalaeontological data. These guidelines are intended for researchers who generate microfossil abundance datasets and for reviewers, editors, and data curators at repositories. A total of 113 researchers evaluated the relevance of about 50 data attributes that might be needed to enable and maximise the reuse of marine microfossil abundance datasets. Each property is ranked based on the survey results. All information is, in principle, considered “desired”. Information that improves the reusability is ranked as “recommended”, and information that is required for reuse is ranked as “essential”. Analysis of a selection of datasets available online reveals a rather large gap between data properties deemed essential by survey participants and what is actually contained in publicly available microfossil assemblage datasets. While the survey indicates that the micropalaeontological community values good data stewardship, improving data reusability still requires new efforts to incorporate all the essential information. The guidelines presented here are intended as a step in that direction. Determining the optimal forms and formats for data sharing are obvious next steps the community needs to take.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».