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World File Search System生态系统
马达加斯加的草酸盐碳酸盐途径生态系统的垃圾相关真菌的功能多样性
1纽瓦克大学生物学研究所微生物学实验室，瑞士纽瓦克（Neuch），瑞士； anaele.simon@gmail.com（A.S。）; guillaume.cailleau@unine.ch（G.C.）; saskia.bindschedler@unine.ch（S.B.）; pilar.junier@unine.ch（p.j.）2洛桑大学地面动力学研究所生物科学实验室，瑞士洛桑1015； finaritraran@gmail.com（F.R.）; eric.verrecchia@unil.ch（E.V.）3 Max Planck陆地微生物学研究所，德国Marburg 35043 4 EcoleSupérirerieure des Sciences Agronsiques，Universitéd'antananarivoUniversition，Antananarivo，Antananarivo 101，马达加斯加； g.rajoelison@yahoo.fr 5 Laboratoire des Radio-Esopopes，Madagascar Antananarivo 101的Antanarivo大学； herintsitohaina.razakamanarivo@gmail.com *通信：vincent.herve8@gmail.com;电话。： +49-6421178122
物联网生态系统和移动优先架构
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2423-2438，文章ID：IJCET_16_01_173在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_173©iaeme Publication
用于神经科学标准化多尺度建模的 NeuroML 生态系统
神经元和电路的数据驱动模型对于理解膜电导、突触、树突和神经元之间的解剖连接的特性如何产生健康和疾病状态下的脑回路的复杂动态行为非常重要。然而，这些生物过程固有的复杂性使得构建和重复使用生物学详细模型具有挑战性。已经开发了各种各样的工具来帮助构建和模拟它们，但设计和内部表示的差异对那些希望在研究工作流程中使用数据驱动模型的人来说是技术障碍。NeuroML 是一种用于计算神经科学的模型描述语言，它的开发就是为了解决建模工具中的这种碎片化问题。自成立以来，NeuroML 已经发展成为一个成熟的社区标准，涵盖了计算神经科学中的各种模型类型和方法。它促成了一个大型生态系统的开发，该生态系统由可互操作的开源软件工具组成，用于创建、可视化、验证和模拟数据驱动模型。在这里，我们描述了如何将 NeuroML 生态系统纳入研究工作流程，以简化神经系统标准化模型的构建、测试和分析，并支持 FAIR（可查找性、可访问性、互操作性和可重用性）数据原则，从而促进开放、透明和可重复的科学。
解锁农业生态系统的可持续性：探索微生物、植物和食草昆虫自下而上的影响
1 绿色农药国家重点实验室、教育部绿色农药与农业生物工程重点实验室、贵州大学精细化工研发中心，中国贵阳，2 美国佛罗里达大学柑橘研究与教育中心昆虫学与线虫学系，佛罗里达州阿尔弗雷德湖，美国，3 开罗大学理学院昆虫学系，埃及吉萨，4 伊苏布里亚大学生物技术与生命科学系，意大利瓦雷泽，5 BAT 中心-生物启发农业环境技术校际研究中心，那不勒斯费德里科二世大学，意大利那不勒斯，6 西华师范大学西南野生动植物资源保护教育部重点实验室，中国南充，7 法国雷恩大学 CNRS，ECOBIO（生态系统、生物多样性、进化），UMR 6553，雷恩，法国，8 生物多样性与生态系统动力学研究所（IBED），进化生物学和种群生物学，阿姆斯特丹大学，荷兰阿姆斯特丹，9 伊利诺伊大学生物科学系，美国伊利诺伊州芝加哥和
将气候压力源与生态系统模型中的生态过程联系起来，以及来自阿拉斯加湾的案例研究
1 美国华盛顿大学，西雅图，华盛顿州西雅图市98195，美国2阿拉斯加渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图，西雅图，西雅图，98115，美国西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，美国西部地区，西特，西雅图市，澳大利亚4112，美国，美国国家海洋和大气部，4。澳大利亚塔斯马尼亚州霍巴特，塔斯马尼亚州霍巴特，TAS 7001 6北太平洋研究委员会，AK 99501，美国7环境防御基金，西雅图，西雅图，华盛顿州98112，美国8合作社气候研究所，海洋和生态系统研究，海洋和生态系统研究，华盛顿大学，西雅图大学，西雅图，西雅图，西雅图，西澳州98105，美国98105，美国国家环境实验室。美国加利福尼亚大学圣克鲁斯大学海洋科学渔业合作计划，美国115060，美国11海洋伙伴，Inc。，与西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图市西雅图市，华盛顿州西雅图市98112，美国西雅图市，美国西雅图市，美国西特，12 12 12日，美国西部，西特，西雅图，华盛顿州西雅图市98101，美国13号，美国13.美国13.13访问。 西北渔业科学中心，国家海洋与大气管理局，西雅图，华盛顿州98112，美国14美国海洋与渔业研究所美国华盛顿大学，西雅图，华盛顿州西雅图市98195，美国2阿拉斯加渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图，西雅图，西雅图，98115，美国西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，美国西部地区，西特，西雅图市，澳大利亚4112，美国，美国国家海洋和大气部，4。澳大利亚塔斯马尼亚州霍巴特，塔斯马尼亚州霍巴特，TAS 7001 6北太平洋研究委员会，AK 99501，美国7环境防御基金，西雅图，西雅图，华盛顿州98112，美国8合作社气候研究所，海洋和生态系统研究，海洋和生态系统研究，华盛顿大学，西雅图大学，西雅图，西雅图，西雅图，西澳州98105，美国98105，美国国家环境实验室。美国加利福尼亚大学圣克鲁斯大学海洋科学渔业合作计划，美国115060，美国11海洋伙伴，Inc。，与西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图市西雅图市，华盛顿州西雅图市98112，美国西雅图市，美国西雅图市，美国西特，12 12 12日，美国西部，西特，西雅图，华盛顿州西雅图市98101，美国13号，美国13.美国13.13访问。 西北渔业科学中心，国家海洋与大气管理局，西雅图，华盛顿州98112，美国14美国海洋与渔业研究所美国华盛顿大学，西雅图，华盛顿州西雅图市98195，美国2阿拉斯加渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图，西雅图，西雅图，98115，美国西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，美国西部地区，西特，西雅图市，澳大利亚4112，美国，美国国家海洋和大气部，4。澳大利亚塔斯马尼亚州霍巴特，塔斯马尼亚州霍巴特，TAS 7001 6北太平洋研究委员会，AK 99501，美国7环境防御基金，西雅图，西雅图，华盛顿州98112，美国8合作社气候研究所，海洋和生态系统研究，海洋和生态系统研究，华盛顿大学，西雅图大学，西雅图，西雅图，西雅图，西澳州98105，美国98105，美国国家环境实验室。美国加利福尼亚大学圣克鲁斯大学海洋科学渔业合作计划，美国115060，美国11海洋伙伴，Inc。，与西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图市西雅图市，华盛顿州西雅图市98112，美国西雅图市，美国西雅图市，美国西特，12 12 12日，美国西部，西特，西雅图，华盛顿州西雅图市98101，美国13号，美国13.美国13.13访问。 西北渔业科学中心，国家海洋与大气管理局，西雅图，华盛顿州98112，美国14美国海洋与渔业研究所美国华盛顿大学，西雅图，华盛顿州西雅图市98195，美国2阿拉斯加渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图，西雅图，西雅图，98115，美国西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，美国西部地区，西特，西雅图市，澳大利亚4112，美国，美国国家海洋和大气部，4。澳大利亚塔斯马尼亚州霍巴特，塔斯马尼亚州霍巴特，TAS 7001 6北太平洋研究委员会，AK 99501，美国7环境防御基金，西雅图，西雅图，华盛顿州98112，美国8合作社气候研究所，海洋和生态系统研究，海洋和生态系统研究，华盛顿大学，西雅图大学，西雅图，西雅图，西雅图，西澳州98105，美国98105，美国国家环境实验室。美国加利福尼亚大学圣克鲁斯大学海洋科学渔业合作计划，美国115060，美国11海洋伙伴，Inc。，与西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图市西雅图市，华盛顿州西雅图市98112，美国西雅图市，美国西雅图市，美国西特，12 12 12日，美国西部，西特，西雅图，华盛顿州西雅图市98101，美国13号，美国13.美国13.13访问。西北渔业科学中心，国家海洋与大气管理局，西雅图，华盛顿州98112，美国14美国海洋与渔业研究所
社区水平的植物功能策略解释了热带海拔梯度的生态系统碳存储
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月8日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.08.637226 doi：biorxiv preprint
检测，归因和投射全球海洋生态系统和渔业变化：FishMip 2.0
Julia L. Blanchard 1.2,3，Camilla Novaglio 1,2，Roberts 5，Roberts 5，Jacowe 10，Danie 11，Jerome 11，P。股票14，Yannick Rousseau 1，MatthiasBüchner10，Ezekiel O.，Elizabeth A. Fulton 2,16，Alba Flower 18，Victoria Garza 5，Jonathan C. Reum 22，Nina Rynne 1,23
欧洲数据经济生态系统的人类
但在本文中，我们重点研究个人数据及其在数据经济中的使用，因此不考虑非个人数据。根据欧盟委员会的定义，个人数据是指“与已识别或可识别的活着的个人有关的任何信息” [16]。如果数据是匿名的并且无法再追溯到个人，则数据不属于个人数据。但是，如果可以重新识别个人，则数据仍为个人数据。这是有问题的，因为在许多情况下匿名数据可以追溯到个人，因此应被视为个人数据 [17]。但是，这超出了本文的范围，因此不再进一步讨论。必须注意的是，我们使用个人数据这个术语，因为它被广泛使用，尽管谈论个人信息会更准确。
2025传单生态系统功能
课程概述：在过去的四十年中，“生态系统功能”的概念刺激了研究的研究，而不是生态系统所做的，而不是它们的组成，并且在政策和管理中越来越重要，因为它与生态系统服务有很强的联系。专注于内陆水域（湖泊和溪流）以及陆地生态系统（土壤，河岸栖息地，农业和森林景观）的生态系统功能，本课程将涵盖基本定义，生态系统功能与生态系统服务以及目前的生态系统功能以及生态系统中的几个主题研究之间的关系。这些包括功能性状的作用以及功能多样性的计算（包括R中的实际练习），多功能性以及生物多样性生物生态系统功能研究的概述。在整个过程中，将介绍一系列用于量化生态系统功能的实用方法，这些方法在研究和环境评估中的应用也将被介绍。该课程包括一周的阅读和一周的讲座和练习。