Un nouveau flux de travail pour standardiser les ensembles de données sur les pollens fossiles pour la recherche environnementale

Une nouvelle étude publiée dans Environnement global et biogéographie Offre un guide étape par étape pour compiler plusieurs ensembles de données sur les pollens fossiles dans une compilation spécifique à l’utilisateur, standardisée et propre – prête pour une analyse plus approfondie.

La paléoécologie est importante pour comprendre l’histoire de la biodiversité et l’évolution de la biosphère au fil du temps. En utilisant des données environnementales anciennes telles que le pollen fossile, les scientifiques tentent de comprendre comment les écosystèmes et la végétation ont changé au fil du temps, et comment les humains ont affecté l’environnement à travers l’histoire.

Au cours des 10 dernières années, il y a eu une augmentation significative des données sur les pollens fossiles du monde entier dans les bases de données en libre accès, ouvrant de nouvelles voies de recherche. Mais il est difficile de rassembler ces informations de manière à ce que les scientifiques puissent les utiliser pour étudier les changements dans la biodiversité.

Chercheuse au Département des sciences biologiques, UiB, et première auteure principale de l’article « A Guide to Processing and Standardizing Global Paleoecology Data for Large-scale Syntheses Using Fossil Pollen », Suzette Flantois, travaille sur ces ensembles de données.

« Il y a plusieurs années, nous avons reconstitué des milliers d’ensembles de données sur les pollens fossiles, réalisant en cours de route qu’il y avait plusieurs étapes critiques que tout chercheur utilisant ces données devrait connaître, mais il n’y avait aucune directive claire nulle part. La plupart du temps, il n’est pas clair non plus comment d’autres les gens traitent leurs données », explique Flantuis.

Pour garantir une utilisation standard des données sur les pollens fossiles et réduire le risque d’interprétations erronées, Flantua et ses collègues ont créé un guide contenant des conseils et astuces pour compiler les données sur les pollens fossiles.

« Ces ensembles de données proviennent de nombreux environnements différents à travers le monde, ont été dragués et analysés par de nombreux chercheurs différents, et représentent des populations végétales très diverses. Avant toute analyse, cette compilation doit être soigneusement sélectionnée pour garantir une bonne qualité des données. C’est pourquoi nous avons développé un guide sur la façon de standardiser ces données qui est maintenant accessible à de nombreux chercheurs dans divers domaines », explique Flantois.

Lignes directrices adaptées à la discipline pour le traitement des données sur les pollens fossiles

Ondřej Mottl, développeur principal du logiciel du guide et co-premier auteur de la recherche, explique que le guide est conçu pour rendre la préparation des données facile et accessible à tous, quelles que soient leurs compétences en codage.

« Nous comprenons que gérer toutes les étapes de la préparation des données peut être techniquement difficile, c’est pourquoi nous avons organisé notre flux de travail étape par étape et fourni des marqueurs clairs à chaque moment critique. Notre logiciel interagit avec les utilisateurs tout au long du processus, les guidant vers le ensemble de données requis pour l’analyse », comme le dit Mottl.

Le Fossil Pollen Data Set Directory consiste en un fichier Le flux de travail s’appelle FOSSILPOLEt Forfait R (RFossilpol) et un site Web. Le flux de travail FOSSILPOL gère la plupart des étapes de traitement (liées aux environnements de sédimentation, à la chronologie, au filtrage et à l’alignement taxonomique), avec une intervention de l’utilisateur demandée à certaines étapes.

Toutes les normes et configurations sont définies dans un seul fichier de configuration principal et plusieurs packages R sont utilisés tout au long du flux de travail. Les résultats finaux du flux de travail comprennent une compilation normalisée de données taxonomiques sur les pollens fossiles, des tracés typiques de courbes âge-profondeur et un tracé de pollen pour chaque enregistrement, ainsi que plusieurs formes et cartes aériennes.

Les co-auteurs principaux Vivian Field et Cooper Bata soulignent la capacité des preuves à accroître la reproductibilité et la transparence.

Il peut également être considéré comme un outil qui permet une réplication complète de l’analyse des données de base, car toutes les décisions tout au long du traitement des données sont transparentes, bien documentées et facilement rapportées dans les études. De plus, l’agrégation des données est dynamique et changera avec les bases de données en libre accès à mesure que davantage de données devient disponible sous une forme. Tout cela est dû au partage continu des données au sein et entre les communautés de recherche, ce qui nous passionne vraiment », conviennent Field et Bata.