Description du projet
Une nouvelle solution d’apprentissage automatique pour l’évaluation du risque d’extinction
L’accroissement rapide de la menace qui pèse sur la biodiversité mondiale liée au changement climatique induit par l’homme a suscité des appels urgents en faveur de l’application de nouvelles politiques et actions visant à renforcer et à élargir les efforts de conservation. L’évaluation du risque d’extinction contemporain (REC) des espèces est cruciale pour quantifier la crise de la biodiversité et orienter les mesures de conservation. Toutefois, de nombreux taxons peu étudiés, en particulier ceux qui vivent dans des environnements d’eau douce, restent mal évalués en raison de préjugés taxonomiques et ne bénéficient que d’une protection minimale. Le projet PROTECT, financé par le MSCA, fera appel à des technologies innovantes telles que l’apprentissage automatique pour identifier les prédicteurs de CER dans les habitats d’eau douce, en se concentrant spécifiquement sur les espèces d’Hydrobiidae. Les efforts qui en résulteront permettront de mieux comprendre les prédicteurs du REC, d’améliorer l’intégration de cadres de conservation et de perfectionner les méthodes de catégorisation.
Objectif
"Accurate assessments of species’ contemporaneous extinction risk (CER) are vital to quantifying the current biodiversity crisis and prioritising conservation efforts. However, the most comprehensive global dataset of CER - the IUCN Red List of Threatened Species - is taxonomically biased due to the lengthy assessment process, leaving understudied taxa, such as those in freshwaters, under no formal PROTECTion. Prediction-based models based on novel machine learning methods enable large-scale automated assessments of CER, reducing data deficits rapidly. The main goal of this project is to identify predictors of CER in freshwater habitats, focusing on the largest family of freshwater gastropods, the Hydrobiidae. First, we will use a deep-learning approach to automatically predict the Red List status of hundreds of hydrobiid species from multiple regions and ecosystems that have not been evaluated yet, basing the predictions on ecological and macroevolutionary data. Second, high-throughput sequencing methods will be conducted for the first time in this taxon to compare microevolutionary diversity with population trends derived from long-term field surveys. Last, by establishing a multifactorial prediction-based method, the project will identify which features (ecological, macro-, microevolutionary or all) are meaningful to inferring CER in freshwater organisms. The implications of this proposal are threefold and relevant to scientific, technological and societal concerns. Our findings may provide a basis for comparing predictors of CER across taxa. They will also open up a more integrative framework for conservation actions, moving beyond species-by-species categorisation. Focussing on the ""Natural Resources, Agriculture & Environment"" area from HORIZON 2021-2027, this project addresses knowledge gaps in species threats and safeguards freshwater resources, illustrating this with understudied taxa."
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationingénierie de la connaissance
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- sciences agricolesagriculture, sylviculture et pêcheagriculture
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinateur
28006 Madrid
Espagne