<i>marApp</i> : An R package and web portal to calculate mutations- and genetic diversity-area relationship for conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract International conservation policies including the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework now consider genetic diversity of wild species in their targets. However, scalable, theory-driven tools to assess and predict genetic diversity loss are still emerging, limiting their use in conservation planning. Analogous to the species-area relationship, recent work has shown that genetic diversity scales with area, described by the mutations–area relationship (MAR) or genetic–diversity–area relationship (GDAR), can approximate the genetic diversity loss in a species from habitat reduction. To enable application of these insights for conservation practitioners and policy makers, we present the mar R package and marApp web portal, a fast and user-friendly tool for MAR/GDAR analysis. The mar package connects genetic diversity patterns in space to ecological theory, and automates steps from reading genetic and geographic data to simulating various habitat extinction scenarios using MAR/GDAR. The mar package estimates only short-term genetic diversity, providing a lower-limit for the far greater long-term genetic losses, underscoring the need to maximize present-day habitat conservation before it becomes irreversible. As a case example, we showcase predictions of coral ( Acropora sp.) genetic diversity loss from reef coverage impacts. We demonstrate the usage of marApp without requirements for prior genetics or coding experiences, and provide downloadable reports for conservation.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,136 | 0,079 |
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 ».