1. Réseaux d’information sur la
biodiversité
Les projets SCAR-MarBIN et ANTABIF
Bruno Danis
#biodiversityaq
Monday 27 February 12
2. Menu du jour
• le contexte
• les réseaux d’information
• les fonctionnalités
• les carottes
• un exemple d’application
• les perspectives
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4. le Traité Antarctique
« In order to promote international
cooperation in scientific investigation in
Antarctica, […],
Scientific observations and results from
Antarctica shall be exchanged and made
freely available. »
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5. Biodiversité Antarctique
• Haute adaptation à un environnement extrême
• Haut niveau d’endémisme (>50% des espèces)
• Essentiellement marine (78% vivent sur le fond)
• >8000 espèces connues. Estimations: autour de 20.000
• Sous-étudiée (surtout les zones abyssales)
• Probablement très sensible aux changements climatiques
• Besoin de systèmes d’information performants et dédiés
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6. original slide: Vishwas Chavan
Importance des données
Développement de
politiques et prises de
décision
Données sur la biodiversité
Monitoring de l’état et des Conservation et
variations de la utilisation soutenable
biodiversité de la biodiversité
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7. original slide: Vishwas Chavan
Les données primaires
sur la biodiversité
Un enregistrement digital détaillant l’instance d’un
organisme: “quoi, où, quand, comment, par qui?”
concernant une occurence
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8. original slide: Vishwas Chavan
Applications
• Prédire les effets des changements climatiques
• Analyser et prédire la dispersion des maladies sur
les humains, les cultures, ...
• Choix de nouvelles zones protégées
• Suivi des espèces invasives et prédiction des voies
d’invasion
• Informer les preneurs de décision
• Fournir des données aux communautés
scientifiques
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10. SCAR-MarBIN et ANTABIF
• SCAR Marine Biodiversity Information Network
• Antarctic Biodiversity Information Facility
• Financement: BELSPO.be + Sources internationales
• Scientific Committee on Antarctic Research (SCAR)
• International Polar Year 2007/08 (IPY)
• Census of Antarctic Marine Life (CAML)
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12. original slide: Mark Parsons
Les données sont Ouvertes
La philosophie pratique de l'open data préconise une libre disponibilité pour
tous et chacun, sans restriction de copyright, brevets ou d'autres mécanismes
de contrôle.—Wikipedia
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13. original slide: Mark Parsons
Les données sont Liées
Une methode pour exposer, partager, et la connexion de données via des URI
(identifiant uniforme de ressource) dereferenceable sur le Web.—Wikipedia
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14. original slide: Mark Parsons
Les données sont Utiles
Documentées, et utilisable dans un certain contexte d’analyse
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15. original slide: Mark Parsons
Les données sont Interopérables
La standardisation des données et des métadonnées permet aux systèmes
d’échanger de l’information, de manière optimale
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16. original slide: Mark Parsons
Les données sont Sauvegardées
A l’abri des hackers, de l’obsolescence, de changements non documentés, de la
perte, et des ravages du temps.
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17. Philosophie
• Construire un écosystème électronique
• Offrir un accès ouvert aux données et à la technologie
• Exposer les données et metadonnées, dans de multiples
contextes
• Rester à l’écoute de la communauté
• Adopter une forte standardisation
• Supporter la science et les processus de conservation
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18. Web2.0
Web participatif, social et intelligence collective
Markus Angermeier
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19. Les portails de données
• En ligne depuis Oct 2005
• accès ouvert
• 953,000 visiteurs
• 8,700,000 hits
• 60,000,000 dld records
• Citations: 183
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26. Taxonomie
• Le premier RAMS
• Panel de 60+ éditeurs
• WoRMS, CoL and EoL
• 17,098 taxa (RAMS)
• RAS en construction
• 24,248 taxa (RAS)
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34. data. biodiversity.aq
• trouver les données et les métadonnées
• visualiser les occurrences sur une carte
interactive
• accéder aux données taxonomiques
• télécharger les données
• accéder aux statistiques d’utilisation
• envoyer du feedback
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36. ipt. biodiversity.aq
• préparer et nettoyer les données
• publier les données primaires
• publier les metadonnées
• exposer les données et métadonnées
vers les autres systèmes d’information
• générer et soumettre une publication de
type “Data Paper”
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38. Flux de données
(votre point de vue)
Your data DwC-A IPT ANTABIF
standardize upload publish
publish
Data Paper
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39. afg.biodiversity.aq
• Aide à l’identification
• Plateforme de publication/partage pour
des guides de terrains personnalisés
• Images de haute qualité
• Descriptions d’experts
• Construit à la volée, depuis différentes
sources
• Génération d’un pdf
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40. afg. biodiversity.aq
afg.biodiversity.aq
Antarctic Field Guides
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51. Superposition (et partage) de
couches de données
Slope
Bathymetry
Chlorophyll
Distance to the continent
Distance to bird colonies
Distance to ice
Distance to shelf
Distance to canyon
Floor temperature
...
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56. Publier les données?
• Traité Antarctique
• Data policies (Internationales et Nationales)
• Reconnaissance de ses pairs
• Transparence
• Amélioration constante, recyclage,,...
• (vraie) Intégration des données
• publication dans des contextes variés
• systèmes de citation
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58. les “Data Papers”
• Une publication scientifique dont le but principal est de
décrire un set de données.
• Avantages des Data Papers
– crédit aux contributeurs de données
– description des données dans un format structuré, lisible
par un humain
– attirer l’attention des la communauté scientifique sur
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60. Etape par étape
• Compléter les métadonnées en ligne en utilisant l’IPT
• Générer le manuscrit (MS) pour le ‘Data Paper’ (menu:
Manage Resource – RTF Download)
• Soumettre le MS pour publication dans l’une des revues:
ZooKeys, PhytoKeys, BioRisks, NeoBiota, Biodiversity Data
Journal, Nature Conservation
• Révision (si nécessaire) en utilisant aussi l’IPT puis re-
soumission
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61. Une fois le MS accepté...
• un DOI (Digital Object Identifier) est assigné
• le papier est publié sous format (a) imprimé, (b) PDF, (c)
HTML, et (d) XML, puis archivé dans PubMedCentral
• le DOI est lié à un identifiant persistant dans les registres
d’ANTABIF/GBIF
• votre “Data Paper” est indexé par Web of Knowledge (ISI),
PubMedCentral, Scopus, Zoological Record, Google
Scholar, CAB Abstracts, Directory of Open Access Journal
(DOAJ), EBSCO.
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62. Et bien sûr...
• les Métadonnées doivent être complètes
• les éléments fournis sont suffisament étayés
• les données décrites dans le ‘Data Paper’ sont
Ouvertes au moment de la soumission du MS
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63. Application:
Identifier les lacunes
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64. Evaluer notre ignorance
• “Nettoyage” de toute la base de donnée
• Données bathymétriques ajoutées à toutes les entrées
benthiques
• comptage des espèces vs stations pour les phylums majeurs
(nematoda, mollusca, cnidaria, echinodermata, chordata,
arthropoda & annelida)
• comptage des espèces vs stations pour les groupes majeurs
(poissons, oiseaux et mammifères, pélagique et benthiques)
• Analyse bathymétrique. Stations & espèces benthiques en
fonction de la profondeur.
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67. Nematoda
Griffiths HJ, Danis B & Clarke A, DSRII 2011
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68. Annelida
Griffiths HJ, Danis B & Clarke A, DSRII 2011
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69. Cnidaria
Griffiths HJ, Danis B & Clarke A, DSRII 2011
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70. Echinodermata
Griffiths HJ, Danis B & Clarke A, DSRII 2011
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71. Mollusca
Griffiths HJ, Danis B & Clarke A, DSRII 2011
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72. Chordata
Griffiths HJ, Danis B & Clarke A, DSRII 2011
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73. Arthropoda
Griffiths HJ, Danis B & Clarke A, DSRII 2011
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74. Résumé
• La couverture spatiale & taxonomique varie
fortement en fonction du groupe considéré
• Certains taxa majeurs sont “manquants”: Eponges,
Isopodes, Pycnogonides, Bryozoaires, Decapodes,
Crinoides & Brachiopodes
• Zones sous- ou non-échantillonnées: ouest de la mer
de Weddell, mer d’Amundsen, zones abyssales
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75. Benthos
Griffiths HJ, Danis B & Clarke A, DSRII 2011
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76. Pelagos
Griffiths HJ, Danis B & Clarke A, DSRII 2011
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77. Oiseaux et Mammifères
Griffiths HJ, Danis B & Clarke A, DSRII 2011
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78. Poissons
Griffiths HJ, Danis B & Clarke A, DSRII 2011
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79. Conclusions
• Distorsion vers les zones peu profondes, les stations de
recherche et les trajectoires de navires de recherche
• Ensemble du jeu de données: les observations d’oiseaux et
de mammifères dominent l’analyse de l’effort
d’échantillonnage
• Les données benthiques déterminent les schémas
d’ensemble de la richesse spécifique
• Co-occurrence entre les “hotspots” de données benthiques
et la présence de stations
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80. Notre ignorance est Abyssale
Griffiths HJ, Danis B & Clarke A, DSRII 2011
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81. Conclusions
• La distorsion due à la variabilité de l’effort d’échantillonnage
est responsable d’un grand nombre de patrons observés
• Distorsion massive due à un sous-échantillonnage du
profond
• Certaines zones et taxa, bien représentés, sont utilisables
pour des analyses ultérieures
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82. Autre problème...
2,8 espèces d’isopodes sont
décrites chaque année
600+ ont été découvertes
durant ANDEEP
214 années pour tout
décrire!
De Broyer C & Danis B, DSRII 2011
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84. Conclusions générales
Héritage digital du CAML et de l’IPY
Etat de l’environnement Antarctique, Etat 0
Nouvelle biorégionalisation, aires marines protégées
Le lien entre plusieurs disciplines
Consolidation de la communauté du SCAR
Conservation informée et adaptative
Optimisation des efforts de recherche
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85. Le futur (proche)
Expansion/évolution des capacités
Interopérabilité
Intégration des données génétiques
Outils d’aide à l’identification
Implication de la communauté
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86. (quelques) Défis
Science basée sur un usage intensif des données
Intégration d’autres types de données
Données noires et données orphelines
Déluges de données
Fracture numérique
Changement de culture
Rose A. DZMB
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