La nouvelle base de données TetrapodTraits couvre plus de 33 000 espèces et intègre des caractéristiques qui facilitent la recherche sur la biodiversité. Elle permet de corriger les lacunes et les biais dans les données, améliorant ainsi la compréhension de la répartition des tétrapodes et des besoins en matière de conservation. Sur la photo, un loris élancé.
Les chercheurs ont développé TetrapodTraits, une base de données complète comprenant plus de 33 000 tétrapodes espècesvisant à améliorer les études sur la biodiversité mondiale.
Cet outil comble les lacunes dans les connaissances et les incohérences des données en incluant divers traits tels que la taille corporelle et l'habitat. Leur analyse souligne la nécessité de données plus précises pour améliorer les conclusions sur la répartition des espèces et leur état de conservation.
TetrapodTraits, une base de données mondiale d'animaux à quatre pattes, a été développée par des chercheurs. Ses données peuvent désormais être utilisées pour améliorer la recherche en écologie, évolution et conservation. Mario Moura de l'Université d'État de Campinas, au Brésil, et Walter Jetz de l'Université de Californie à San Diego, en Californie. Université de YaleÉtats-Unis, a publié cet ouvrage aujourd'hui (9 juilletème) dans la revue en libre accès PLOS Biologie.
Les défis de la détection des espèces de petite taille ou à activité nocturne, comme la grenouille-feuille qui marche (Phyllomedusa burmeisteri) du Brésil, contribuent à combler les lacunes en matière de données sur l'histoire naturelle. Crédit : Mario R. Moura (CC-BY 4.0)
Les tétrapodes, qui comprennent les amphibiens, les reptiles, les oiseaux et les mammifères, sont généralement des espèces bien documentées, ce qui les rend utiles comme modèles dans les études sur la biodiversité mondiale. Cependant, les lacunes dans nos connaissances sur bon nombre de ces espèces, les incohérences des données et les changements de noms scientifiques peuvent conduire à des conclusions biaisées sur la biodiversité. Pour aider à résoudre ce problème, les chercheurs ont créé TetrapodTraits, une base de données complète contenant plus de 33 000 espèces de tétrapodes qui inclut des caractéristiques telles que la taille du corps, l'habitat, l'écosystème, la géographie, les moments où l'animal est actif et s'il est menacé par les humains.
En compilant la base de données, les chercheurs ont révélé de nombreuses lacunes dans nos connaissances mondiales sur les tétrapodes. Par exemple, les animaux sont plus susceptibles d’avoir des données incomplètes s’ils ont un corps plus petit, sont actifs la nuit ou vivent dans des régions tropicales. L’équipe a comblé ces lacunes en prédisant les données manquantes sur la base d’observations existantes. Ils ont découvert que l’utilisation de l’ensemble de données complété a modifié les modèles de biodiversité en informant sur le type d’espèces que l’on trouve couramment dans une région.
Des lacunes dans les données sur l'histoire naturelle peuvent survenir en raison des difficultés rencontrées pour détecter les espèces vivant dans la canopée ou actives la nuit, comme le loris mince (Loris tardigradus) du Sri Lanka. Crédit : Alexander Pyron (CC-BY 4.0)
Ces nouveaux travaux révèlent l'ampleur des données manquantes sur les tétrapodes et fournissent une évaluation complète des lacunes et des biais entre les différents groupes de tétrapodes. Cela est important car les données manquantes et biaisées peuvent conduire à des conclusions erronées sur le fonctionnement d'un écosystème et sur le risque d'extinction d'une espèce. Les chercheurs concluent que même si davantage de collecte de données est nécessaire, TetrapodTraits peut conduire à des résultats moins biaisés pour les études sur l'écologie et la conservation des tétrapodes.
Les auteurs ajoutent : « Notre recherche utilise intelligence artificielle « pour découvrir les biais dans les données sur la biodiversité et proposer des conseils pour améliorer l’efficacité des recherches sur le terrain et des stratégies d’échantillonnage. »
