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Enregistrement W7084585543 · doi:10.25674/410

Soil biodiversity knowledge and use worldwide: Results from a global survey

2024· article· en· W7084585543 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWaste Management and Recycling
Établissements canadiensNorthern Alberta Institute of TechnologyWestern University
Organismes subventionnairesEmbrapa FlorestasNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésBiodiversityEcosystem servicesSoil biologySoil biodiversityEcosystemSoil ecologyFaunaSoil health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil biodiversity is a major component of global biodiversity, but remains poorly characterized in many locations, and is under threat mainly due to land use change and intensification. Detailed assessments of soil biodiversity and a better knowledge of the ecology and distribution of soil organisms worldwide are needed to address threats to soil function, and potential impacts on ecosystem service delivery. A worldwide expert survey was conducted in March 2022 to identify who is doing what, where and how, as well as the main gaps, pitfalls and opportunities across existing national initiatives and research. The questions addressed microbes, fauna and their activity in soils, community and functional assessments, inventories, mapping and monitoring activities, ecosystem services, applications, threats to soil biodiversity, education and communication activities, and public policies related to soil biodiversity. Over 2,000 responses were received, from >1,350 institutions and 135 countries, mainly from experts in research and academia. Respondents worked mostly with soil microbes, focusing primarily on bacteria (85%) and fungi (79%) and less on Archaea, Algae, soil viruses and lichens. Most applied genomic or molecular techniques, as well as activity and process measurements. Soil fauna was less studied overall, with few respondents active in taxonomy (19-34% depending on the taxon). Fifty countries reported inventories, and 48 had monitoring programs, though most (>65%) covered only microbes and fewer (<50%) addressed fauna taxa. A wide variety of methods were used to assess soil fauna and they were widely used as bioindicators. The survey highlighted the lack of studies on the valuation of multiple ecosystem services provided by soil biota, and the poor knowledge on public policies regarding soils and its biodiversity. We identified a need for harmonized global-scale sampling and measuring protocols that are integrated into conventional soil surveys and soil health assessments, as well as approaches that consider multiple taxonomic groups, to provide key information to support policy agendas aimed at soil conservation and sustainability and to propose a design for a Global Soil Biodiversity Observatory.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
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