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Enregistrement W4413929379 · doi:10.3390/biomimetics10090578

A Call for Bio-Inspired Technologies: Promises and Challenges for Ecosystem Service Replacement

2025· article· en· W4413929379 sur OpenAlexaff
Kristina Wanieck, M. Alex Smith, Elizabeth Joy Porter, Jindong Zhang, Dave Dowhaniuk, Andria Jones‐Bitton, Daniel Gillis, Mark Lipton, Marsha Hinds Myrie, Dawn R. Bazely, Marjan Eggermont, Mindi M. Summers, Christina Smylitopoulos, Claudia Rivera, Peggy Karpouzou, Nikoleta Zampaki, Heather Clitheroe, Adam Davies, Anibal H Castillo, Michael Helms, Karina Benessaiah, Shoshanah Jacobs

Notice bibliographique

RevueBiomimetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiocrusts and Microbial Ecology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemService (business)Computer scienceBusinessTelecommunicationsEnvironmental resource managementEnvironmental scienceBiologyEcologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecosystem services are crucial for animals, plants, the planet, and human well-being. Decreasing biodiversity and environmental destruction of ecosystems will have severe consequences. Designing technologies that could support, enhance, or even replace ecosystem services is a complex task that the Manufactured Ecosystems Project team considers to be only achievable with transdisciplinarity, as it unlocks new directions for designing research and development systems. One of these directions in the project is bio-inspiration, learning from natural systems as the foundation for manufacturing ecosystem services. Using soil formation as a case study, text-mining of existing scientific literature reveals a critical gap: fewer than 1% of studies in biomimetics address soil formation technological replacement, despite the rapid global decline in natural soil formation processes. The team sketches scenarios of ecosystem collapse, identifying how bio-inspired solutions for equitable and sustainable innovation can contribute to climate adaptation. The short communication opens the discussion for collaboration and aims to initiate future research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0100,022
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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