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Enregistrement W7080126963 · doi:10.5281/zenodo.17064263

Global patterns of insect diversity, distribution and evolutionary distinctness. What can we learn from two of the bestdocumented families of moths?

2019· report· fr· W7080126963 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typereport
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensUniversity of Guelph-HumberUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological evolutionSaturniidaeDistribution (mathematics)Inbreeding

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le projet Actias est issu de l’observation que les études à large échelle visant à documenter les patrons spatio-temporels de biodiversité et à comprendre leur origine et leur devenir sont fondamentalement biaisées vers les vertébrés et les plantes. Ceci laisse les insectes – bien que représentant la grande majorité des organismes pluricellulaires de la planète – largement sous-étudiés à cette échelle. Pourtant, les insectes sont des éléments clés des écosystèmes et nous commençons seulement à mesurer à quel point l’impact des changements globaux sur leurs espèces et leurs populations est sévère. Les études de biodiversité à grande échelle ont récemment bénéficié grandement de l’extraordinaire développement des infrastructures, des méthodes et des outils pour la gestion et l’analyse de très gros jeux de données. Ces analyses de « Big Data » ont ainsi stimulé d’importantes avancées dans les domaines de la macroécologie, la biogéographie et la biologie évolutive, et elles ont nourri des politiques de conservation mieux documentées dans un monde que nous voyons malheureusement s’engager dans une période qualifiée de « 6ème extinction ». Le projet Actias avait pour objectif de : proposer deux familles de Lépidoptères – Saturniidae et Sphingidae – comme les premiers modèles pour l’étude à l’échelle globale de la diversité des espèces chez les insectes ; réaliser les premières analyses à grande échelle chez des insectes des patrons macroécologiques et des processus qui les gouvernent ; informer et comprendre le devenir de la diversité des insectes et aider à proposer des stratégies de conservation adaptées. Ce document synthétise en quelques pages le contexte et les objectifs du groupe, les méthodes et approches utilisées, les principales conclusions ainsi que l'impact pour la science, la société, la décision publique et privée. ____________________________ The ACTIAS project stemmed from the observation that large-scale studies of spatio-temporal patterns of terrestrial biodiversity are biased toward vertebrates and plants, leaving insects largely untouched at that scale. Yet, insects are key organisms in ecosystems and their species and populations are severely impacted by global changes. Large-scale biodiversity studies have built on the outstanding development in the recent past of infrastructures, methods and tools to manage and analyze very large datasets. “Big Data” analyses stimulated invaluable advances in the field of macroecology, biogeography and evolutionary biology, and have fueled better informed conservation policies in a world that we unfortunately now understand as entering what has been termed its “sixth extinction” period. The Actias project aimed at: erecting a set of two families of moths – Saturniidae and Sphingidae – as the first models for large-scale diversity studies in insects, carrying out the first large-scale investigation of macroecological patterns and of the processes governing them, and ultimately at informing the fate of insect diversity and help design adapted conservation strategies. This document presents the main results of the FRB-CESAB ACTIAS group "Global patterns of insect diversity, distribution and evolutionary distinctness – What can we learn from two of the best-documented families of moths?".

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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