MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6949585315 · doi:10.5281/zenodo.15345271

Essential Biodiversity Variables Framework for Terrestrial Antarctic and Sub-Antarctic Ecosystems

2025· report· en· W6949585315 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensUniversity of TorontoOcean Networks Canada Society
Organismes subventionnairesBelgian Federal Science Policy Office
Mots-clésBiodiversityWorkflowEcosystemSuitePopulationTerrestrial ecosystemGlobal biodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report presents the outcomes of the international workshop “Essential Biodiversity Variables (EBV) Framework for Terrestrial Antarctic and Sub-Antarctic Ecosystems,” held in Cambridge, UK, from 18–20 September 2024. The workshop aimed to develop a standardized framework for identifying and monitoring terrestrial EBVs across these vulnerable and rapidly changing high-latitude environments. Building on global frameworks while addressing regional ecological and logistical challenges, the adoption of standardized EBVs will enable consistent, comparable biodiversity data to assess ecological status and trends, understand anthropogenic pressures, and inform evidence-based conservation and policy. A preliminary suite of EBVs is proposed, spanning multiple levels of biological organization, from genes to ecosystems, including metrics on species composition, population dynamics, functional traits, and ecosystem processes. The report underscores the need for harmonized monitoring protocols, robust data standards, long-term continuity, and shared analytical workflows for EBV computation. It also stresses the importance of leveraging existing datasets, infrastructure, and open science practices to enhance integration and accessibility. This report marks a foundational step toward establishing a terrestrial Antarctic biodiversity observing system grounded in EBVs. Achieving this vision will require sustained collaboration among researchers, data managers, and policymakers.

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)0,011
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetWater Quality Monitoring and AnalysisTravaux en français237 207