Los investigadores desarrollaron TetrapodTraits, una base de datos global de animales con cuatro patas, que ahora se puede aplicar para una mejor investigación en ecología, evolución y conservación. Mario Moura de la Universidade Estadual de Campinas, Brasil, y Walter Jetz de la Universidad de Yale, EE. UU., publicaron este trabajo el 9 de julioth en la revista de acceso abierto PLOS Biology.
Los tetrápodos, que incluyen anfibios, reptiles, aves y mamíferos, son generalmente especies bien documentadas, lo que los hace útiles como modelos en estudios globales de biodiversidad. Sin embargo, las lagunas en nuestro conocimiento sobre muchas de estas especies, las inconsistencias en los datos y los nombres científicos cambiantes pueden conducir a conclusiones sesgadas sobre la biodiversidad. Para ayudar a abordar este problema, los investigadores crearon TetrapodTraits, una base de datos integral que contiene más de 33.000 especies de tetrápodos que incluye rasgos como el tamaño del cuerpo, el hábitat, el ecosistema, la geografía, cuándo está activo el animal y si está amenazado por los humanos.
Al compilar la base de datos, los investigadores revelaron múltiples lagunas en nuestro conocimiento global de los tetrápodos. Por ejemplo, los animales tienen más probabilidades de tener datos incompletos si tienen cuerpos más pequeños, están activos por la noche o viven en regiones tropicales. El equipo llenó estas brechas prediciendo los datos faltantes en función de las observaciones existentes. Descubrieron que el uso del conjunto de datos completo cambió los patrones de biodiversidad, informando qué tipo de especies se encuentran comúnmente en una región.
Este nuevo trabajo revela la escala de nuestros datos de tetrápodos faltantes y proporciona una evaluación exhaustiva de las lagunas y sesgos en diferentes grupos de tetrápodos. Esto es importante porque los datos faltantes y sesgados pueden conducir a conclusiones incorrectas sobre cómo funciona un ecosistema y el riesgo de extinción de una especie. Los investigadores concluyen que, si bien se necesita recopilar más datos, TetrapodTraits puede conducir a resultados menos sesgados para los estudios de ecología y conservación de tetrápodos.
Los autores añaden: “Nuestra investigación utiliza la inteligencia artificial para descubrir sesgos en los datos de biodiversidad y ofrecer orientación para mejorar la eficacia de la investigación de campo y las estrategias de muestreo”.
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En tu cobertura, utiliza esta URL para proporcionar acceso al documento disponible gratuitamente en PLOS Biology:
Los investigadores desarrollaron TetrapodTraits, una base de datos global de animales con cuatro patas, que ahora se puede aplicar para una mejor investigación en ecología, evolución y conservación. Mario Moura de la Universidade Estadual de Campinas, Brasil, y Walter Jetz de la Universidad de Yale, EE. UU., publicaron este trabajo el 25 de junioth en la revista de acceso abierto PLOS Biology.
Los tetrápodos, que incluyen anfibios, reptiles, aves y mamíferos, son generalmente especies bien documentadas, lo que los hace útiles como modelos en estudios globales de biodiversidad. Sin embargo, las lagunas en nuestro conocimiento sobre muchas de estas especies, las inconsistencias en los datos y los nombres científicos cambiantes pueden conducir a conclusiones sesgadas sobre la biodiversidad. Para ayudar a abordar este problema, los investigadores crearon TetrapodTraits, una base de datos integral que contiene más de 33.000 especies de tetrápodos que incluye rasgos como el tamaño del cuerpo, el hábitat, el ecosistema, la geografía, cuándo está activo el animal y si está amenazado por los humanos.
Al compilar la base de datos, los investigadores revelaron múltiples lagunas en nuestro conocimiento global de los tetrápodos. Por ejemplo, los animales tienen más probabilidades de tener datos incompletos si tienen cuerpos más pequeños, están activos por la noche o viven en regiones tropicales. El equipo llenó estas brechas prediciendo los datos faltantes en función de las observaciones existentes. Descubrieron que el uso del conjunto de datos completo cambió los patrones de biodiversidad, informando qué tipo de especies se encuentran comúnmente en una región.
Este nuevo trabajo revela la escala de nuestros datos de tetrápodos faltantes y proporciona una evaluación exhaustiva de las lagunas y sesgos en diferentes grupos de tetrápodos. Esto es importante porque los datos faltantes y sesgados pueden conducir a conclusiones incorrectas sobre cómo funciona un ecosistema y el riesgo de extinción de una especie. Los investigadores concluyen que, si bien se necesita recopilar más datos, TetrapodTraits puede conducir a resultados menos sesgados para los estudios de ecología y conservación de tetrápodos.
Los autores añaden: “Nuestra investigación utiliza la inteligencia artificial para descubrir sesgos en los datos de biodiversidad y ofrecer orientación para mejorar la eficacia de la investigación de campo y las estrategias de muestreo”.
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Cita: Moura MR, Ceron K, Guedes JJM, Chen-Zhao R, Sica YV, Hart J, et al. (2024) Una caracterización de los rasgos de los tetrápodos globales informada por la filogenia aborda las lagunas y los sesgos de los datos. PLoS Biol 22(7): e3002658.
Países de los autores: Estados Unidos, Brasil, Portugal, Puerto Rico
Financiación: ver manuscrito
Revista
PLoS Biology
Método de investigación
Simulación / modelado computacional
Asunto de investigación
No aplicable
Declaración COI
Conflicto de intereses: los autores han declarado que no existen conflictos de intereses.
