ネオトマ古生態学データベース

ネオトマ古生態学データベース（ネオトマ）は、さまざまな種類の化石、古生態学、古環境データを保存および共有するオープンな国際データリソースです。 ^[1]ネオトマは、過去数十年から過去数百万年にわたる時間スケールの化石データの保有に特化しています。ネオトマは科学者によって組織され、主導されており、専門家によるコミュニティキュレーションを通じてデータの一貫性を高めています。ネオトマのデータはすべての人に公開されており、インターネットに接続できる人なら誰でも利用できます。

ネオトマのデータは、科学者や教師（特に古生態学者、生物地理学者、考古学者）が、過去の環境変化や増大する人間活動に対する種や生態系の反応を研究するために使用されています。古気候学者は、ネオトマのデータを使用して過去の気候を再構築します。^[2]取り上げられる研究質問の例には、次のものがあります。1) 生態系は過去の気候変動に対してどの程度敏感ですか。^{[3] 2) 樹木の種子散布距離は通常非常に短いのに（}リードのパラドックス） 、最後の氷河期の終わり後に樹木分布域の拡大率が非常に速かったのはなぜですか？ 3) 人間はいつ、どこで生態系の変革を開始しましたか？^[4] 4) 過去5万年間に大型動物が広範囲に絶滅した原因と結果は何でしたか？^{[5] [6]}  5) 交互に安定状態間を急激に変化する特徴を持つ生態系はどれですか、そしてこれらの急激な変化のきっかけは何ですか？^[7] 6) 過去数十年間の人間の土地利用と活動は淡水資源と水生生態系にどのような影響を与えてきたか？^{[8] [9]} 

Neotoma に保存されている種と分類群は、植物 (花粉と大型の化石)、哺乳類とその他の脊椎動物、昆虫とその他の無脊椎動物、珪藻類、貝形動物、有殻アメーバなど、幅広い陸生生物と水生生物を代表しています。また、Neotoma には、放射年代測定(放射性炭素、鉛 210 など)によって提供される推定年齢と、堆積柱の深さの関数としての年齢の統計モデルから得られる推定年齢も保存されています。Neotoma データ モデルは、他の種類の古生態学的変数や古環境変数に拡張可能です。

ネオトマのデータ量は、他の古生物学や現代データベースのデータ保有量と同様に急速に増加しています。^[10] 2020年5月現在、ネオトマには38,700以上のデータセット、18,600のサイト、7,000の科学論文、6,000人の著者、100か国からの700万の個別観察が保管されています[1]。比較のために、2017年11月8日には、ネオトマには17,275のデータセットと9,269のサイトからの380万の観察が保管されていました。^[11]

ネオトマの知的基盤は、20世紀前半の初期の古生物学者と古生態学者が、多くの個々の記録をより大きな地図にまとめようとした努力に遡ります。^[12]フォン・ポストが書いたように、古生態学者は「水平に考え、垂直に働く」必要があります。^[13]つまり、常に変化する種の分布、種間の関連性、そして生命の多様性を支配するプロセスを理解するために、時間と空間の両方にわたって考える必要があります。

1970年代と1980年代にこうした取り組みが加速し、多くの科学チームが化石分布のデータベースを構築し、時空間にわたる種の空間分布と、過去の環境変動がこうした分布に及ぼした影響について研究し始めた。こうした取り組みは、コンピューティング能力の進歩と、すべての化石発生に共通の時間的枠組みを提供するための放射性炭素年代測定法やその他の放射測定法による年代測定の利用可能性の向上に支えられた。この研究の多くは、第四紀の氷河期 - 間氷期サイクルに伴う環境的および生態学的変化に焦点を当てていた。これらのデータベースは、古気候学者が地球システムモデルの古気候シミュレーションをテストするために過去の気候についての推論を導き出すために使用されたほか、^[14]過去の群集動態がこうした環境変化によってどのように動かされたかに関心を持つ古生態学者にも使用された。^{[15] [16]}たとえば、マーガレット・デイビスは、最終氷期末の気候変動により樹木種が大きな分布域シフトを経験し、種が個別に反応したことを実証した。^[17]その結果、過去の多くのコミュニティは「類似点なし」、つまり、その種の混合は現代のコミュニティに近いものがない。ネオトマのいくつかの記録と構成データベースは新生代まで遡る。

並行して、他の研究チームは過去数十年から数世紀にわたる高解像度の堆積物アーカイブから化石記録を収集し、人間の活動がコミュニティや生態系に及ぼす影響を研究していました。例としては、1980年代の生態系に対する酸性雨の影響^[18]や、湖や川への栄養素の流出の増加による多くの湖の生態系の富栄養化などがあります。^{[19] [20]}  

こうした初期のデータ収集活動の多くは、個々の先駆者（例：マーガレット・デイビス、トム・ウェッブ、ラス・グラハム、ビョルン・ベルグランド、ジャック＝ルイ・ボーリュー）または小規模な研究チームによって主導されました。こうした活動が成熟し、データ量が増大するにつれ、古生態学データの量と複雑さは、今や一人の専門家が管理または整理できる能力を超えています。同時に、多くの小規模な古生物学および古生態学データベースは、情報科学の最新進歩に追いつけず、資金が枯渇したり、主任研究者が退職または異動したためにオフラインになっています。

そのため、古生態学と古生物学の分野では、コミュニティキュレーションに基づくデータガバナンスモデルが開発されており、ネオトマのようなデータリソースは、データをキュレートして共有するために協力している科学者のコミュニティによって管理されています。^[11]ネオトマは、集中型情報科学と分散型科学的ガバナンスのモデルに従っており、共通のデータベースとソフトウェアリソースセットを共有しながら、データスチュワードの専門領域でデータを管理およびキュレートする個別の権利を保持する構成データベースの連合として最もよく考えられています。たとえば、欧州花粉データベースは、ネオトマデータモデルとソフトウェアサービスを使用していますが、独自の委員会と専門のデータスチュワードのコミュニティによって管理されています。

Neotoma は、同様の知的歴史を持ちながらも、数百万年から数億年のタイムスケールで生命の歴史全体に焦点を当てているPaleobiology Databaseと密接に連携しています。Neotoma と Paleobiology Database は共同で、古生態学および古生物学データの容易で自由な共有をサポートする非営利の統括組織である EarthLife Consortium の設立を支援しました。

Neotoma は、分散型データ キュレーションおよびガバナンスのモデルを採用しています。このモデルでは、Neotoma のデータはデータ スチュワードのコミュニティによってキュレーションおよび管理され、構成データベースに編成されます。^{[11] [12]}これらの構成データベースは、地域、時間、または分類グループ別に編成できます。たとえば、FAUNMAP は Neotoma の構成データベースであり、北米の第四紀の化石脊椎動物の記録を管理していますが、MioMap は主に中新世の脊椎動物の記録に重点を置いています。^[21]花粉データの場合、構成データベースは地理的に編成されており、ヨーロッパ花粉データベース、^{[22] [23]}北米花粉データベース、ラテンアメリカ花粉データベースが含まれます。^[24]その他の主要な構成データベースには、Testate Amoebae データベース、^[25]国際 Ostracode データベース、および Diatom Paleoecology Data Cooperative があります。 Neotoma のすべてのデータは、1 つ以上の構成データベースに関連付けられたデータ スチュワードによってアップロードされ、キュレーションされます。この分散コミュニティ キュレーション モデルは、データの品質と一貫性を確保するために不可欠です。

ネオトマは、選出された 14 名の評議員で構成されるネオトマ リーダーシップ カウンシル (NLC) によって運営されており、そのうち 2 議席はキャリア初期の科学者のために確保されています (定款)。選挙は毎年行われ、各サイクルで NLC の約 3 分の 1 が選出されます。

Neotoma は、国立科学財団の地球科学部門、Past Global Changes、およびアメリカ第四紀協会が推奨するデータ施設です。Neotoma は ICSU 世界データ システムのメンバーであり、FAIR (検索可能、アクセス可能、相互運用可能、再現可能) の原則に準拠した科学データ ソースの COPDESS レジストリに登録されています。Neotoma は、国立科学財団やベルモント フォーラムなど、複数のソースからサポートされています。

Neotoma のデータの使用は Creative Commons NC-BY ライセンスによって管理されており、データ ソースが適切に認識され引用されている限り、無制限の使用が許可されます (Neotoma データ使用ポリシー)。Neotoma のデータの適切な完全な引用は、Neotoma 自体、管理する構成データベース、および元の著者の 3 つのレベルで行われます。

データは、いくつかの方法で Neotoma から取得できます。Neotoma Explorer は、クイックルック検索とファーストパスデータ探索用に設計されたマップベースのインターフェイスです。Explorer は、クイックルック検索とデータビューに関心のある研究者や、高校や大学レベルの教師や学生による探索に適しています。Neotoma Explorer を使用した教育演習は、カールトン大学の科学教育研究センター (SERC) によって準備され、ホストされています。R パッケージ (neotoma) は、Neotoma から R プログラム環境へのデータのエクスポートをサポートしています。^[26]アプリケーションプログラマティックインターフェイス (API) は、サードパーティのソフトウェア開発者による Neotoma データへのアクセスをサポートしています。Neotoma データを使用するリソースには、旅行者向けの Flyover Country アプリや Global Pollen Project などがあります。

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