Global patterns of insect diversity, distribution and evolutionary distinctness. What can we learn from two of the bestdocumented families of moths?
Bibliographic record
Abstract
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?".
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".