Data for: Putative past, present, and future spatial distributions of deep-sea coral and sponge microbiomes revealed by predictive models
Notice bibliographique
Résumé
This dataset includes output rasters of the spatio-temporal model presented in Busch et al. 2024 (Data folder 1) giving cumulative microbial richnesses in deep-sea sponges and corals for the present, and two future scenarios. We also provide point data on the environmental variables used in our predictions (Data file 2): Depth, Slope, Bottom Stress (“BtmStress”), Bottom Current Speed (“BtmCur”), Mixed Layer Depth (“MLD”), Bottom Salinity (“BtmSal”), Sea Surface Salinity (“SSS”), Sea Surface Temperature (“SST”), and Bottom Temperature (“BtmTmp”) averaged for each of the seven time periods (extracted from the Simple Ocean Data Assimilation, SODA, for the past periods 1871-1900, 1901-1930, 1931-1960, 1961-1989; extracted from the BNAM Ocean Model for the present period 1990-2015 and for the future periods 2046-2065 and 2066-2085 under a RCP8.5 scenario). This dataset also contains raw occurrence data compiled from different indicated sources (Data file 3), and presence/absence data (true absences as well as pseudo absences) gridded to be used as model input (Data file 4) of the analysed host species Weberella bursa, Stryphnus fortis, Lophelia pertusa, Desmophyllum dianthus, and Vazella pourtalesii. Another data file (Data file 5) contains an overview of the ENA (European Nucleotide Archive) accession numbers, the original literature sources, and some basic ecological metadata of the used microbial data (16S amplicon data) drawn from the host species. After assigning the microbial abundance status (HMA – high microbial abundance, and LMA – low microbial abundance) to ten key sponge species in the Flemish Cap area area (Asconema foliatum, Geodia barretti, Geodia macandrewii, Geodia parva-phlegraei, Mycale lingua, Stelletta normani, Stryphnus fortis, Stylocordyla borealis, Tentorium semisuberites, and Weberella bursa) we correlated our spatial predictions of status occurrence with predictions of overall ecosystem function, i.e. here nutrient cycling and habitat provision (derived from Murillo et al. 2020, Diversity and Distributions). For our study the original rasters (created by Murillo et al. 2020) were resampled to a 0.088 cell size using Bilinear interpolation as the resampling technique in ArcGIS Pro. Data 6 contains the resampled predictions of overall ecosystem function, as well as our predicted occurrences of the HMA and LMA status, and the respective summed biomasses. In our article (above) we show a biomass network, integrating the generated information on HMA and LMA sponge biomasses with biomass measurements of other sessile filter feeding invertebrates, which occur in high abundances at the Flemish Cap (data taken from Murillo et al. 2020, Diversity and Distributions). Data file 7 contains the underlying biomass data used for the network, covering 116 different species, which are classified according to size (small, medium, medium large, large), functional (passive “PFF”, and active “AFF” filter feeders) and taxonomic (8 phyla) groups.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».