Theme Session F – Integration of molecular tools for biodiversity, risk assessment, ecosystem advice within a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
Book of abstracts of theme session F:Integration of molecular tools for biodiversity, risk assessment, ecosystem advice within a changing climateConveners: Dave Clarke (Ireland), Cynthia McKenzie (Canada), Rowena Stern (UK)CM 68: DNA metabarcoding of zooplankton species diversity and climate-driven range shifts based on time-series ecosystem monitoring of the NW Atlantic continental shelfCM 72: Detection of eDNA functional indicators using digital PCR (dPCR): Comparison with existing methods for biomonitoring environmental pressures in estuariesCM 115: Time Series and Network Theory application for benthic microbial community metagenomes: From Community structure to community functioningCM 126: DNA metabarcoding for large-scale studies and monitoring of fish trophic interactionsCM 158: Spatio-temporal dynamics of Arctic eukaryotic microbes from days to decades and across habitatsCM 163: Exploring biodiversity in an ecosystem impacted by seafloor plastics is made easier by eDNA metabarcodingCM 199: Exploring the potential for oyster aquaculture to remediate biodiversity loss in oyster reef habitats using non-destructive environmental DNA samplingCM 225: Seasonal variation of non-indigenous invertebrate species in recreational marinas in the north of Portugal using DNA metabarcoding: impact of sample typeCM 226: Estuarine microbenthos metabarcoding for ecosystem status assessment − the Basque coast and beyondCM 239: Evaluation of environmental DNA capture and extraction methods for Harmful Algal Blooms biomonitoringCM 250: Development and validation of molecular markers for early detection of Alexandrium spp. in the west coast of IrelandCM 266: Development and validation of a HT-qPCR screening panel for efficient high-resolution bioassessment of ecological and economically important shellfish species in Irish coastal watersCM 268: Detecting two marine non-indigenous species from the French coast using eDNA and molecular approachesCM 269: Differences between microbial communities and their ecological associations in clean and polluted estuaries from the Basque CountryCM 383: Improving assessment of diadromous fishes distribution in the North-East Atlantic using eDNA analysesCM 389: Plankton community response to climate-driven salinity change and warming: A mesocosm experiment comparing morphology‐based identification and metabarcodingCM 398: Genetics as a tool for sustainable fishing and protection of vulnerable marine ecosystems - VMECM 418: Monitoring the variability of microplankton communities’ structure in the Alboran Sea with high throughput sequencingCM 425: Coastal microbiomes in estuarine ecosystems of France: the eDNA network ROMECM 430: Integration of new methods for evaluating marine protected area connectivity and efficiencyCM 445: Characterization of VMEs with DNA: mind the gapCM 454: Trawl-associated opportunistic eDNA sampling probe for large scale fish community assessmentCM 532: A meta-analysis of potential biomarkers linked to the consumption of microplastics in marine fishCM 590: Comparison between COI metabarcoding and microscopy for zooplankton monitoring of the Adriatic biodiversityCM 644: Comparison of the three metabarcoding genes (18S, 28S and COI) for the Adriatic Sea zooplankton biodiversity monitoring
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,271 | 0,141 |
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 ».