Une base de données mondiale révèle de grandes lacunes dans nos connaissances sur les animaux à quatre pattes
Les chercheurs ont développé TetrapodTraits – une base de données mondiale d’animaux à quatre pattes – qui peut désormais être utilisée pour de meilleures recherches sur l’écologie, l’évolution et la conservation. Mario Moura de l’Universidade Estadual de Campinas, Brésil, et Walter Jetz de l’Université de Yale, États-Unis, ont publié ces travaux le 9 juillet.ème dans la revue en libre accès Biologie PLOS.
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 mondiales sur la biodiversité. 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 comprend des caractéristiques telles que la taille du corps, l’habitat, l’écosystème, la géographie, le moment où l’animal est actif et s’il est menacé par les humains.
En compilant la base de données, les chercheurs ont révélé de multiples lacunes dans nos connaissances mondiales sur les tétrapodes. Par exemple, les animaux sont plus susceptibles de disposer de données incomplètes s’ils ont un corps plus petit, s’ils sont actifs la nuit ou s’ils vivent dans des régions tropicales. L’équipe a comblé ces lacunes en prédisant les données manquantes sur la base des observations existantes. Ils ont constaté que l’utilisation de l’ensemble de données complété modifiait les modèles de biodiversité, indiquant quels types d’espèces se trouvent couramment dans une région.
Ce nouveau travail révèle l’ampleur de nos données manquantes sur les tétrapodes et fournit une évaluation complète des lacunes et des biais entre différents groupes de tétrapodes. Ceci est important car des données manquantes ou 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 données sont nécessaires, les TetrapodTraits peuvent conduire à des résultats moins biaisés pour les études sur l’écologie et la conservation des tétrapodes.
Les auteurs ajoutent : « Notre recherche utilise l’intelligence artificielle pour découvrir les biais dans les données sur la biodiversité et offrir des conseils pour améliorer l’efficacité de la recherche sur le terrain et des stratégies d’échantillonnage. »