Extração de conhecimento a partir de fontes semi-estruturadas

The increasing number of small, cheap devices, full of sensing capabilities lead to an untapped source of data that can be explored to improve and optimize multiple systems, from small-scale home automation to large-scale applications such as agriculture monitoring, traffic flow and industrial maintenance prediction. Yet, hand in hand with this growth, goes the increasing difficulty to collect, store and organize all these new data. The lack of standard context representation schemes is one of the main struggles in this area. Furthermore, conventional methods for extracting knowledge from data rely on standard representations or a priori relations. These a priori relations add latent information to the underlying model, in the form of context representation schemes, table relations, or even ontologies. Nonetheless, these relations are created and maintained by human users. While feasible for small-scale scenarios or specific areas, this becomes increasingly difficult to maintain when considering the potential dimension of IoT and M2M scenarios. This thesis addresses the problem of storing and organizing context information from IoT/M2M scenarios in a meaningful way, without imposing a representation scheme or requiring a priori relations. This work proposes a d-dimension organization model, which was optimized for IoT/M2M data. The model relies on machine learning features to identify similar context sources. These features are then used to learn relations between data sources automatically, providing the foundations for automatic knowledge extraction, where machine learning, or even conventional methods, can rely upon to extract knowledge on a potentially relevant dataset. During this work, two different machine learning techniques were tackled: semantic and stream similarity. Semantic similarity estimates the similarity between concepts (in textual form). This thesis proposes an unsupervised learning method for semantic features based on distributional profiles, without requiring any specific corpus. This allows the organizational model to organize data based on concept similarity instead of string matching. Another advantage is that the learning method does not require input from users, making it ideal for massive IoT/M2M scenarios. Stream similarity metrics estimate the similarity between two streams of data. Although these methods have been extensively researched for DNA sequencing, they commonly rely on variants of the longest common sub-sequence. This PhD proposes a generative model for stream characterization, specially optimized for IoT/M2M data. The model can be used to generate statistically significant data’s streams and estimate the similarity between streams. This is then used by the context organization model to identify context sources with similar stream patterns. The work proposed in this thesis was extensively discussed, developed and published in several international publications. The multiple contributions in projects and collaborations with fellow colleagues, where parts of the work developed were used successfully, support the claim that although the context organization model (and subsequent similarity features) were optimized for IoT/M2M data, they can potentially be extended to deal with any kind of context information in a wide array of applications.O número crescente de dispositivos pequenos e baratos, repletos de capacidades sensoriais, criou uma nova fonte de dados que pode ser explorada para melhorar e otimizar vários sistemas, desde domótica em ambientes residenciais até aplicações de larga escala como monitorização agrícola, gestão de tráfego e manutenção preditiva a nível industrial. No entanto, este crescimento encontra-se emparelhado com a crescente dificuldade em recolher, armazenar e organizar todos estes dados. A inexistência de um esquema de representação padrão é uma das principais dificuldades nesta área. Além disso, métodos de extração de conhecimento convencionais dependem de representações padrão ou relações definidas a priori. No entanto estas relações são definidas e mantidas por utilizadores humanos. Embora seja viável para cenários de pequena escala ou áreas especificas, este tipo de relações torna-se cada vez mais difícil de manter quando se consideram cenários com a dimensão associado a IoT e M2M. Esta tese de doutoramento endereça o problema de armazenar e organizar informação de contexto de cenários de IoT/M2M, sem impor um esquema de representação ou relações a priori. Este trabalho propõe um modelo de organização com d dimensões, especialmente otimizado para dados de IoT/M2M. O modelo depende de características de machine learning para identificar fontes de contexto similares. Estas caracteristicas são utilizadas para aprender relações entre as fontes de dados automaticamente, criando as fundações para a extração de conhecimento automática. Quer machine learning quer métodos convencionais podem depois utilizar estas relações automáticas para extrair conhecimento em datasets potencialmente relevantes. Durante este trabalho, duas técnicas foram desenvolvidas: similaridade semântica e similaridade entre séries temporais. Similaridade semântica estima a similaridade entre conceitos (em forma textual). Este trabalho propõe um método de aprendizagem não supervisionado para features semânticas baseadas em perfis distributivos, sem exigir nenhum corpus específico. Isto permite ao modelo de organização organizar dados baseado em conceitos e não em similaridade de caracteres. Numa outra vantagem importante para os cenários de IoT/M2M, o método de aprendizagem não necessita de dados de entrada adicionados por utilizadores. A similaridade entre séries temporais são métricas que permitem estimar a similaridade entre várias series temporais. Embora estes métodos tenham sido extensivamente desenvolvidos para sequenciação de ADN, normalmente dependem de variantes de métodos baseados na maior sub-sequencia comum. Esta tese de doutoramento propõe um modelo generativo para caracterizar séries temporais, especialmente desenhado para dados IoT/M2M. Este modelo pode ser usado para gerar séries temporais estatisticamente corretas e estimar a similaridade entre múltiplas séries temporais. Posteriormente o modelo de organização identifica fontes de contexto com padrões temporais semelhantes. O trabalho proposto foi extensivamente discutido, desenvolvido e publicado em diversas publicações internacionais. As múltiplas contribuições em projetos e colaborações com colegas, onde partes trabalho desenvolvido foram utilizadas com sucesso, permitem reivindicar que embora o modelo (e subsequentes técnicas) tenha sido otimizado para dados IoT/M2M, podendo ser estendido para lidar com outros tipos de informação de contexto noutras áreas.The present study was developed in the scope of the Smart Green Homes Project [POCI-01-0247-FEDER-007678], a co-promotion between Bosch Termotecnologia S.A. and the University of Aveiro. It is financed by Portugal 2020 under the Competitiveness and Internationalization Operational Program, and by the European Regional Development Fund.Programa Doutoral em Informátic

Agente de visão semântica para robótica

Mestrado em Engenharia de Computadores e TelemáticaVisão semântica é uma importante linha de investigação na área de visão por computador. A palavra-chave “semântica” implica a extracção de características não apenas visuais (cor, forma, textura), mas também qualquer tipo de informação de “alto-nível”. Em particular, a visão semântica procura compreender ou interpretar imagens de cenas em termos dos objectos presentes e eventualmente das relações entre eles. Uma das principais áreas de aplicação actual é a robótica. Sendo o mundo que nos rodeia extremamente visual, a interacção entre um utilizador humano não especializado e um robô requer que o robô seja capaz de detectar, reconhecer e compreender qualquer tipo de referências visuais fornecidas no âmbito da comunicação entre o utilizador e o robô. Para que tal seja possível, é necessária uma fase de aprendizagem, através da qual várias categorias de objectos são aprendidas pelo robô. Depois deste processo, o robô será capaz de reconhecer novas instâncias das categorias anteriormente aprendidas. Foi desenvolvido um novo agente de visão semântica que recorre a serviços de pesquisa de imagens na Web para aprender um conjunto de categorias gerais a partir apenas dos seus respectivos nomes. O trabalho teve como ponto de partida o agente UA@SRVC, anteriormente desenvolvido na Universidade de Aveiro para participação no Semantic Robot Vision Challenge. O trabalho começou pelo desenvolvimento de uma nova técnica de segmentação de objectos baseada nas suas arestas e na diversidade de cor. De seguida, a técnica de pesquisa semântica e selecção de imagens de treino do agente UA@SRVC foi revista e reimplementada utilizando, entre outros componentes, o novo módulo de segmentação. Por fim foram desenvolvidos novos classificadores para o reconhecimento de objectos. Apreendemos que, mesmo com pouca informação prévia sobre um objecto, é possível segmentá-lo correctamente utilizando para isso uma heurística simples que combina a diversidade da cor e a distância entre segmentos. Recorrendo a uma técnica de agrupamento conceptual, é possível criar um sistema de votos que permite efectuar uma boa selecção de instâncias para o treino de categorias. Conclui-se também que diferentes classificadores são mais eficientes quando a fase de aprendizagem é supervisionada ou automatizada.Semantic vision is an important line of research in computer vision. The keyword “semantic” means the extraction of features, not only visual (color, shape, texture), but also any “higher level” information. In particular, semantic vision seeks to understand or interpret images of scenes in terms of present objects and possible relations between them. One of the main areas of current application is robotics. As the world around us is extremely visual, interaction between a non specialized human user and a robot requires the robot to be able to detect, recognize and understand any kind of visual cues provided in the communication between user and robot. To make this possible, a learning phase is needed, in which various categories of objects are learned by the robot. After this process, the robot will be able to recognize new instances of the categories previously learned. We developed a new semantic vision agent that uses image search web services to learn a set of general categories based only on their respective names. The work had as starting point the agent UA@SRVC, previously developed at the University of Aveiro for participation in the Semantic Robot Vision Challenge. This work began by developing a new technique for segmentation of objects based on their edges and diversity of color. Then, the technique of semantic search and selection of images from the agent UA@SRVC was revised and reimplemented using, among other components, the new object extracting module. Finally new classifiers were developed for the recognition of objects. We learned that, even with little prior information about an object, it is possible to segment it correctly using a simple heuristic that combines colour disparity and distance between segments. Drawing on a conceptual clustering technique, we can create a voting system that allows a good selection of instances for training the categories. We also conclude that various classifiers are most effective when the learning phase is supervised or automated

HERA - Environmental Risk Assessment of a contaminated estuarine environment: a case study

Sado River estuary is located in the west coast of Portugal. Previous environmental studies identified industrial contamination, non-point anthropogenic sources and contamination coming from the river, all promoting accumulation of polluted sediments with known impacts on the ecological system. Surrounding human populations have intense economic fishery activities. Together with agriculture, estuary fishing products are available to local residents. Food usage previously characterized through ethnographic studies suggests exposure to estuarine products, farming products, and water in daily activities, as potential routes of contamination. It is well established that long term exposure to heavy metals are associated with renal and neurological diseases, most heavy metals are classified as carcinogenic and teratogenic.Instituição Financiadora: FCT; Instituições participantes: IMAR -Instituto do Mar (coord.)e PRÓ-INSA, Associação para a Promoção da Investigação em Saúde, Instituto Nacional de Saúde Doutor Ricardo Jorg

Rio Minho: suas naturezas e gentes

A publicação e divulgação desta obra profusamente ilustrada com fotografias e ilustrações surge no âmbito da estratégia de comunicação para o grande público de parte dos resultados apurados na execução do projeto “Valorização da Produção Piscatória do Rio Minho – Contribuição para a Gestão e Valorização de Produtos da Pesca do Rio Minho (COOPERMINHO)”. Neste livro, após uma breve caracterização do concelho e do rio Minho, bem como do universo florístico e faunístico que dele depende, direta ou indiretamente, aborda-se a problemática dos recursos piscícola endógenos (a enguia, o sável e, principalmente, a lampreia-marinha), numa perspetiva de valorização regional, com avaliação das perspetivas dos intervenientes locais. É ainda tema para os apreciadores da gastronomia, uma vez que são avançadas algumas receitas capazes de fazer crescer a água na boca e a apetência por esta obra, que se quer emblemática e embaixadora da região e seus recursos.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Characterisation of microbial attack on archaeological bone

As part of an EU funded project to investigate the factors influencing bone preservation in the archaeological record, more than 250 bones from 41 archaeological sites in five countries spanning four climatic regions were studied for diagenetic alteration. Sites were selected to cover a range of environmental conditions and archaeological contexts. Microscopic and physical (mercury intrusion porosimetry) analyses of these bones revealed that the majority (68%) had suffered microbial attack. Furthermore, significant differences were found between animal and human bone in both the state of preservation and the type of microbial attack present. These differences in preservation might result from differences in early taphonomy of the bones. © 2003 Elsevier Science Ltd. All rights reserved

Taking the pulse of Earth's tropical forests using networks of highly distributed plots

Tropical forests are the most diverse and productive ecosystems on Earth. While better understanding of these forests is critical for our collective future, until quite recently efforts to measure and monitor them have been largely disconnected. Networking is essential to discover the answers to questions that transcend borders and the horizons of funding agencies. Here we show how a global community is responding to the challenges of tropical ecosystem research with diverse teams measuring forests tree-by-tree in thousands of long-term plots. We review the major scientific discoveries of this work and show how this process is changing tropical forest science. Our core approach involves linking long-term grassroots initiatives with standardized protocols and data management to generate robust scaled-up results. By connecting tropical researchers and elevating their status, our Social Research Network model recognises the key role of the data originator in scientific discovery. Conceived in 1999 with RAINFOR (South America), our permanent plot networks have been adapted to Africa (AfriTRON) and Southeast Asia (T-FORCES) and widely emulated worldwide. Now these multiple initiatives are integrated via ForestPlots.net cyber-infrastructure, linking colleagues from 54 countries across 24 plot networks. Collectively these are transforming understanding of tropical forests and their biospheric role. Together we have discovered how, where and why forest carbon and biodiversity are responding to climate change, and how they feedback on it. This long-term pan-tropical collaboration has revealed a large long-term carbon sink and its trends, as well as making clear which drivers are most important, which forest processes are affected, where they are changing, what the lags are, and the likely future responses of tropical forests as the climate continues to change. By leveraging a remarkably old technology, plot networks are sparking a very modern revolution in tropical forest science. In the future, humanity can benefit greatly by nurturing the grassroots communities now collectively capable of generating unique, long-term understanding of Earth's most precious forests. Resumen: Los bosques tropicales son los ecosistemas más diversos y productivos del mundo y entender su funcionamiento es crítico para nuestro futuro colectivo. Sin embargo, hasta hace muy poco, los esfuerzos para medirlos y monitorearlos han estado muy desconectados. El trabajo en redes es esencial para descubrir las respuestas a preguntas que trascienden las fronteras y los plazos de las agencias de financiamiento. Aquí mostramos cómo una comunidad global está respondiendo a los desafíos de la investigación en ecosistemas tropicales a través de diversos equipos realizando mediciones árbol por árbol en miles de parcelas permanentes de largo plazo. Revisamos los descubrimientos más importantes de este trabajo y discutimos cómo este proceso está cambiando la ciencia relacionada a los bosques tropicales. El enfoque central de nuestro esfuerzo implica la conexión de iniciativas locales de largo plazo con protocolos estandarizados y manejo de datos para producir resultados que se puedan trasladar a múltiples escalas. Conectando investigadores tropicales, elevando su posición y estatus, nuestro modelo de Red Social de Investigación reconoce el rol fundamental que tienen, para el descubrimiento científico, quienes generan o producen los datos. Concebida en 1999 con RAINFOR (Suramérica), nuestras redes de parcelas permanentes han sido adaptadas en África (AfriTRON) y el sureste asiático (T-FORCES) y ampliamente replicadas en el mundo. Actualmente todas estas iniciativas están integradas a través de la ciber-infraestructura de ForestPlots.net, conectando colegas de 54 países en 24 redes diferentes de parcelas. Colectivamente, estas redes están transformando nuestro conocimiento sobre los bosques tropicales y el rol de éstos en la biósfera. Juntos hemos descubierto cómo, dónde y porqué el carbono y la biodiversidad de los bosques tropicales está respondiendo al cambio climático y cómo se retroalimentan. Esta colaboración pan-tropical de largo plazo ha expuesto un gran sumidero de carbono y sus tendencias, mostrando claramente cuáles son los factores más importantes, qué procesos se ven afectados, dónde ocurren los cambios, los tiempos de reacción y las probables respuestas futuras mientras el clima continúa cambiando. Apalancando lo que realmente es una tecnología antigua, las redes de parcelas están generando una verdadera y moderna revolución en la ciencia tropical. En el futuro, la humanidad puede beneficiarse enormemente si se nutren y cultivan comunidades de investigadores de base, actualmente con la capacidad de generar información única y de largo plazo para entender los que probablemente son los bosques más preciados de la tierra. Resumo: Florestas tropicais são os ecossistemas mais diversos e produtivos da Terra. Embora uma boa compreensão destas florestas seja crucial para o nosso futuro coletivo, até muito recentemente os esforços de medições e monitoramento tem sido amplamente desconexos. É essencial formarmos redes para obtermos respostas que transcendam as fronteiras e horizontes das agências financiadoras. Neste estudo nós mostramos como uma comunidade global está respondendo aos desafios da pesquisa de ecossistemas tropicais, com equipes diversas medindo florestas, árvore por árvore, em milhares de parcelas monitoradas a longo prazo. Nós revisamos as maiores descobertas científicas deste esforço global, e mostramos também como este processo vem mudando a ciência de florestas tropicais. Nossa abordagem principal envolve unir iniciativas de base a protocolos padronizados e gerenciamento de dados a fim de gerar resultados robustos em grandes escalas. Ao conectar pesquisadores tropicais e elevar seus status, nosso modelo de Rede de Pesquisa Social reconhece o papel chave do produtor dos dados na descoberta científica. Concebida em 1999 com o RAINFOR (América do Sul), nossa rede de parcelas permanentes foi adaptada para África (AfriTRON) e Sudeste Asiático (T-FORCES), e tem sido extensamente reproduzida em todo o mundo. Agora estas múltiplas iniciativas estão integradas através da infraestrutura cibernética do ForestPlots.net, conectando colegas de 54 países e 24 redes de parcelas. Estas iniciativas estão transformando coletivamente o entendimento das florestas tropicais e seus papéis na biosfera. Juntos nós descobrimos como, onde e por que o carbono e a biodiversidade da floresta estão respondendo às mudanças climáticas, e seus efeitos de retroalimentação. Esta duradoura colaboração pantropical revelou um grande sumidouro de carbono persistente e suas tendências, assim como tem evidenciado quais os fatores que influenciam essas tendências, quais processos florestais são mais afetados, onde eles estão mudando, seus atrasos no tempo de resposta, e as prováveis respostas das florestas tropicais conforme o clima continua a mudar. Dessa forma, aproveitando uma notável tecnologia antiga, redes de parcelas acendem as faíscas de uma moderna revolução na ciência das florestas tropicais. No futuro a humanidade pode se beneficiar incentivando estas comunidades locais que agora são coletivamente capazes de gerar conhecimentos únicos e duradouros sobre as florestas mais preciosas da Terra. Résume: Les forêts tropicales sont les écosystèmes les plus diversifiés et les plus productifs de la planète. Si une meilleure compréhension de ces forêts est essentielle pour notre avenir collectif, jusqu'à tout récemment, les efforts déployés pour les mesurer et les surveiller ont été largement déconnectés. La mise en réseau est essentielle pour découvrir les réponses à des questions qui dépassent les frontières et les horizons des organismes de financement. Nous montrons ici comment une communauté mondiale relève les défis de la recherche sur les écosystèmes tropicaux avec diverses équipes qui mesurent les forêts arbre après arbre dans de milliers de parcelles permanentes. Nous passons en revue les principales découvertes scientifiques de ces travaux et montrons comment ce processus modifie la science des forêts tropicales. Notre approche principale consiste à relier les initiatives de base à long terme à des protocoles standardisés et une gestion de données afin de générer des résultats solides à grande échelle. En reliant les chercheurs tropicaux et en élevant leur statut, notre modèle de réseau de recherche sociale reconnaît le rôle clé de l'auteur des données dans la découverte scientifique. Conçus en 1999 avec RAINFOR (Amérique du Sud), nos réseaux de parcelles permanentes ont été adaptés à l'Afrique (AfriTRON) et à l'Asie du Sud-Est (T-FORCES) et largement imités dans le monde entier. Ces multiples initiatives sont désormais intégrées via l'infrastructure ForestPlots.net, qui relie des collègues de 54 pays à travers 24 réseaux de parcelles. Ensemble, elles transforment la compréhension des forêts tropicales et de leur rôle biosphérique. Ensemble, nous avons découvert comment, où et pourquoi le carbone forestier et la biodiversité réagissent au changement climatique, et comment ils y réagissent. Cette collaboration pan-tropicale à long terme a révélé un important puits de carbone à long terme et ses tendances, tout en mettant en évidence les facteurs les plus importants, les processus forestiers qui sont affectés, les endroits où ils changent, les décalages et les réactions futures probables des forêts tropicales à mesure que le climat continue de changer. En tirant parti d'une technologie remarquablement ancienne, les réseaux de parcelles déclenchent une révolution très moderne dans la science des forêts tropicales. À l'avenir, l'humanité pourra grandement bénéficier du soutien des communautés de base qui sont maintenant collectivement capables de générer une compréhension unique et à long terme des forêts les plus précieuses de la Terre. Abstrak: Hutan tropika adalah di antara ekosistem yang paling produktif dan mempunyai kepelbagaian biodiversiti yang tinggi di seluruh dunia. Walaupun pemahaman mengenai hutan tropika amat penting untuk masa depan kita, usaha-usaha untuk mengkaji dan mengawas hutah-hutan tersebut baru sekarang menjadi lebih diperhubungkan. Perangkaian adalah sangat penting untuk mencari jawapan kepada soalan-soalan yang menjangkaui sempadan dan batasan agensi pendanaan. Di sini kami menunjukkan bagaimana sebuah komuniti global bertindak balas terhadap cabaran penyelidikan ekosistem tropika melalui penglibatan pelbagai kumpulan yang mengukur hutan secara pokok demi pokok dalam beribu-ribu plot jangka panjang. Kami meninjau semula penemuan saintifik utama daripada kerja ini dan menunjukkan bagaimana proses ini sedang mengubah bidang sains hutan tropika. Teras pendekatan kami memberi tumpuan terhadap penghubungan inisiatif akar umbi jangka panjang dengan protokol standar serta pengurusan data untuk mendapatkan hasil skala besar yang kukuh. Dengan menghubungkan penyelidik-penyelidik tropika dan meningkatkan status mereka, model Rangkaian Penyelidikan Sosial kami mengiktiraf kepentingan peranan pengasas data dalam penemuan saintifik. Bermula dengan pengasasan RAINFOR (Amerika Selatan) pada tahun 1999, rangkaian-rangkaian plot kekal kami kemudian disesuaikan untuk Afrika (AfriTRON) dan Asia Tenggara (T-FORCES) dan selanjutnya telah banyak dicontohi di seluruh dunia. Kini, inisiatif-inisiatif tersebut disepadukan melalui infrastruktur siber ForestPlots.net yang menghubungkan rakan sekerja dari 54 negara di 24 buah rangkaian plot. Secara kolektif, rangkaian ini sedang mengubah pemahaman tentang hutan tropika dan peranannya dalam biosfera. Kami telah bekerjasama untuk menemukan bagaimana, di mana dan mengapa karbon serta biodiversiti hutan bertindak balas terhadap perubahan iklim dan juga bagaimana mereka saling bermaklum balas. Kolaborasi pan-tropika jangka panjang ini telah mendedahkan sebuah sinki karbon jangka panjang serta arah alirannya dan juga menjelaskan pemandu-pemandu perubahan yang terpenting, di mana dan bagaimana proses hutan terjejas, masa susul yang ada dan kemungkinan tindakbalas hutan tropika pada perubahan iklim secara berterusan di masa depan. Dengan memanfaatkan pendekatan lama, rangkaian plot sedang menyalakan revolusi yang amat moden dalam sains hutan tropika. Pada masa akan datang, manusia sejagat akan banyak mendapat manfaat jika memupuk komuniti-komuniti akar umbi yang kini berkemampuan secara kolektif menghasilkan pemahaman unik dan jangka panjang mengenai hutan-hutan yang paling berharga di dunia

Taking the pulse of Earth's tropical forests using networks of highly distributed plots

Tropical forests are the most diverse and productive ecosystems on Earth. While better understanding of these forests is critical for our collective future, until quite recently efforts to measure and monitor them have been largely disconnected. Networking is essential to discover the answers to questions that transcend borders and the horizons of funding agencies. Here we show how a global community is responding to the challenges of tropical ecosystem research with diverse teams measuring forests tree-by-tree in thousands of long-term plots. We review the major scientific discoveries of this work and show how this process is changing tropical forest science. Our core approach involves linking long-term grassroots initiatives with standardized protocols and data management to generate robust scaled-up results. By connecting tropical researchers and elevating their status, our Social Research Network model recognises the key role of the data originator in scientific discovery. Conceived in 1999 with RAINFOR (South America), our permanent plot networks have been adapted to Africa (AfriTRON) and Southeast Asia (T-FORCES) and widely emulated worldwide. Now these multiple initiatives are integrated via ForestPlots.net cyber-infrastructure, linking colleagues from 54 countries across 24 plot networks. Collectively these are transforming understanding of tropical forests and their biospheric role. Together we have discovered how, where and why forest carbon and biodiversity are responding to climate change, and how they feedback on it. This long-term pan-tropical collaboration has revealed a large long-term carbon sink and its trends, as well as making clear which drivers are most important, which forest processes are affected, where they are changing, what the lags are, and the likely future responses of tropical forests as the climate continues to change. By leveraging a remarkably old technology, plot networks are sparking a very modern revolution in tropical forest science. In the future, humanity can benefit greatly by nurturing the grassroots communities now collectively capable of generating unique, long-term understanding of Earth's most precious forests. Resumen: Los bosques tropicales son los ecosistemas más diversos y productivos del mundo y entender su funcionamiento es crítico para nuestro futuro colectivo. Sin embargo, hasta hace muy poco, los esfuerzos para medirlos y monitorearlos han estado muy desconectados. El trabajo en redes es esencial para descubrir las respuestas a preguntas que trascienden las fronteras y los plazos de las agencias de financiamiento. Aquí mostramos cómo una comunidad global está respondiendo a los desafíos de la investigación en ecosistemas tropicales a través de diversos equipos realizando mediciones árbol por árbol en miles de parcelas permanentes de largo plazo. Revisamos los descubrimientos más importantes de este trabajo y discutimos cómo este proceso está cambiando la ciencia relacionada a los bosques tropicales. El enfoque central de nuestro esfuerzo implica la conexión de iniciativas locales de largo plazo con protocolos estandarizados y manejo de datos para producir resultados que se puedan trasladar a múltiples escalas. Conectando investigadores tropicales, elevando su posición y estatus, nuestro modelo de Red Social de Investigación reconoce el rol fundamental que tienen, para el descubrimiento científico, quienes generan o producen los datos. Concebida en 1999 con RAINFOR (Suramérica), nuestras redes de parcelas permanentes han sido adaptadas en África (AfriTRON) y el sureste asiático (T-FORCES) y ampliamente replicadas en el mundo. Actualmente todas estas iniciativas están integradas a través de la ciber-infraestructura de ForestPlots.net, conectando colegas de 54 países en 24 redes diferentes de parcelas. Colectivamente, estas redes están transformando nuestro conocimiento sobre los bosques tropicales y el rol de éstos en la biósfera. Juntos hemos descubierto cómo, dónde y porqué el carbono y la biodiversidad de los bosques tropicales está respondiendo al cambio climático y cómo se retroalimentan. Esta colaboración pan-tropical de largo plazo ha expuesto un gran sumidero de carbono y sus tendencias, mostrando claramente cuáles son los factores más importantes, qué procesos se ven afectados, dónde ocurren los cambios, los tiempos de reacción y las probables respuestas futuras mientras el clima continúa cambiando. Apalancando lo que realmente es una tecnología antigua, las redes de parcelas están generando una verdadera y moderna revolución en la ciencia tropical. En el futuro, la humanidad puede beneficiarse enormemente si se nutren y cultivan comunidades de investigadores de base, actualmente con la capacidad de generar información única y de largo plazo para entender los que probablemente son los bosques más preciados de la tierra. Resumo: Florestas tropicais são os ecossistemas mais diversos e produtivos da Terra. Embora uma boa compreensão destas florestas seja crucial para o nosso futuro coletivo, até muito recentemente os esforços de medições e monitoramento tem sido amplamente desconexos. É essencial formarmos redes para obtermos respostas que transcendam as fronteiras e horizontes das agências financiadoras. Neste estudo nós mostramos como uma comunidade global está respondendo aos desafios da pesquisa de ecossistemas tropicais, com equipes diversas medindo florestas, árvore por árvore, em milhares de parcelas monitoradas a longo prazo. Nós revisamos as maiores descobertas científicas deste esforço global, e mostramos também como este processo vem mudando a ciência de florestas tropicais. Nossa abordagem principal envolve unir iniciativas de base a protocolos padronizados e gerenciamento de dados a fim de gerar resultados robustos em grandes escalas. Ao conectar pesquisadores tropicais e elevar seus status, nosso modelo de Rede de Pesquisa Social reconhece o papel chave do produtor dos dados na descoberta científica. Concebida em 1999 com o RAINFOR (América do Sul), nossa rede de parcelas permanentes foi adaptada para África (AfriTRON) e Sudeste Asiático (T-FORCES), e tem sido extensamente reproduzida em todo o mundo. Agora estas múltiplas iniciativas estão integradas através da infraestrutura cibernética do ForestPlots.net, conectando colegas de 54 países e 24 redes de parcelas. Estas iniciativas estão transformando coletivamente o entendimento das florestas tropicais e seus papéis na biosfera. Juntos nós descobrimos como, onde e por que o carbono e a biodiversidade da floresta estão respondendo às mudanças climáticas, e seus efeitos de retroalimentação. Esta duradoura colaboração pantropical revelou um grande sumidouro de carbono persistente e suas tendências, assim como tem evidenciado quais os fatores que influenciam essas tendências, quais processos florestais são mais afetados, onde eles estão mudando, seus atrasos no tempo de resposta, e as prováveis respostas das florestas tropicais conforme o clima continua a mudar. Dessa forma, aproveitando uma notável tecnologia antiga, redes de parcelas acendem as faíscas de uma moderna revolução na ciência das florestas tropicais. No futuro a humanidade pode se beneficiar incentivando estas comunidades locais que agora são coletivamente capazes de gerar conhecimentos únicos e duradouros sobre as florestas mais preciosas da Terra. Résume: Les forêts tropicales sont les écosystèmes les plus diversifiés et les plus productifs de la planète. Si une meilleure compréhension de ces forêts est essentielle pour notre avenir collectif, jusqu'à tout récemment, les efforts déployés pour les mesurer et les surveiller ont été largement déconnectés. La mise en réseau est essentielle pour découvrir les réponses à des questions qui dépassent les frontières et les horizons des organismes de financement. Nous montrons ici comment une communauté mondiale relève les défis de la recherche sur les écosystèmes tropicaux avec diverses équipes qui mesurent les forêts arbre après arbre dans de milliers de parcelles permanentes. Nous passons en revue les principales découvertes scientifiques de ces travaux et montrons comment ce processus modifie la science des forêts tropicales. Notre approche principale consiste à relier les initiatives de base à long terme à des protocoles standardisés et une gestion de données afin de générer des résultats solides à grande échelle. En reliant les chercheurs tropicaux et en élevant leur statut, notre modèle de réseau de recherche sociale reconnaît le rôle clé de l'auteur des données dans la découverte scientifique. Conçus en 1999 avec RAINFOR (Amérique du Sud), nos réseaux de parcelles permanentes ont été adaptés à l'Afrique (AfriTRON) et à l'Asie du Sud-Est (T-FORCES) et largement imités dans le monde entier. Ces multiples initiatives sont désormais intégrées via l'infrastructure ForestPlots.net, qui relie des collègues de 54 pays à travers 24 réseaux de parcelles. Ensemble, elles transforment la compréhension des forêts tropicales et de leur rôle biosphérique. Ensemble, nous avons découvert comment, où et pourquoi le carbone forestier et la biodiversité réagissent au changement climatique, et comment ils y réagissent. Cette collaboration pan-tropicale à long terme a révélé un important puits de carbone à long terme et ses tendances, tout en mettant en évidence les facteurs les plus importants, les processus forestiers qui sont affectés, les endroits où ils changent, les décalages et les réactions futures probables des forêts tropicales à mesure que le climat continue de changer. En tirant parti d'une technologie remarquablement ancienne, les réseaux de parcelles déclenchent une révolution très moderne dans la science des forêts tropicales. À l'avenir, l'humanité pourra grandement bénéficier du soutien des communautés de base qui sont maintenant collectivement capables de générer une compréhension unique et à long terme des forêts les plus précieuses de la Terre. Abstrak: Hutan tropika adalah di antara ekosistem yang paling produktif dan mempunyai kepelbagaian biodiversiti yang tinggi di seluruh dunia. Walaupun pemahaman mengenai hutan tropika amat penting untuk masa depan kita, usaha-usaha untuk mengkaji dan mengawas hutah-hutan tersebut baru sekarang menjadi lebih diperhubungkan. Perangkaian adalah sangat penting untuk mencari jawapan kepada soalan-soalan yang menjangkaui sempadan dan batasan agensi pendanaan. Di sini kami menunjukkan bagaimana sebuah komuniti global bertindak balas terhadap cabaran penyelidikan ekosistem tropika melalui penglibatan pelbagai kumpulan yang mengukur hutan secara pokok demi pokok dalam beribu-ribu plot jangka panjang. Kami meninjau semula penemuan saintifik utama daripada kerja ini dan menunjukkan bagaimana proses ini sedang mengubah bidang sains hutan tropika. Teras pendekatan kami memberi tumpuan terhadap penghubungan inisiatif akar umbi jangka panjang dengan protokol standar serta pengurusan data untuk mendapatkan hasil skala besar yang kukuh. Dengan menghubungkan penyelidik-penyelidik tropika dan meningkatkan status mereka, model Rangkaian Penyelidikan Sosial kami mengiktiraf kepentingan peranan pengasas data dalam penemuan saintifik. Bermula dengan pengasasan RAINFOR (Amerika Selatan) pada tahun 1999, rangkaian-rangkaian plot kekal kami kemudian disesuaikan untuk Afrika (AfriTRON) dan Asia Tenggara (T-FORCES) dan selanjutnya telah banyak dicontohi di seluruh dunia. Kini, inisiatif-inisiatif tersebut disepadukan melalui infrastruktur siber ForestPlots.net yang menghubungkan rakan sekerja dari 54 negara di 24 buah rangkaian plot. Secara kolektif, rangkaian ini sedang mengubah pemahaman tentang hutan tropika dan peranannya dalam biosfera. Kami telah bekerjasama untuk menemukan bagaimana, di mana dan mengapa karbon serta biodiversiti hutan bertindak balas terhadap perubahan iklim dan juga bagaimana mereka saling bermaklum balas. Kolaborasi pan-tropika jangka panjang ini telah mendedahkan sebuah sinki karbon jangka panjang serta arah alirannya dan juga menjelaskan pemandu-pemandu perubahan yang terpenting, di mana dan bagaimana proses hutan terjejas, masa susul yang ada dan kemungkinan tindakbalas hutan tropika pada perubahan iklim secara berterusan di masa depan. Dengan memanfaatkan pendekatan lama, rangkaian plot sedang menyalakan revolusi yang amat moden dalam sains hutan tropika. Pada masa akan datang, manusia sejagat akan banyak mendapat manfaat jika memupuk komuniti-komuniti akar umbi yang kini berkemampuan secara kolektif menghasilkan pemahaman unik dan jangka panjang mengenai hutan-hutan yang paling berharga di dunia

Taking the pulse of Earth's tropical forests using networks of highly distributed plots

Tropical forests are the most diverse and productive ecosystems on Earth. While better understanding of these forests is critical for our collective future, until quite recently efforts to measure and monitor them have been largely disconnected. Networking is essential to discover the answers to questions that transcend borders and the horizons of funding agencies. Here we show how a global community is responding to the challenges of tropical ecosystem research with diverse teams measuring forests tree-by-tree in thousands of long-term plots. We review the major scientific discoveries of this work and show how this process is changing tropical forest science. Our core approach involves linking long-term grassroots initiatives with standardized protocols and data management to generate robust scaled-up results. By connecting tropical researchers and elevating their status, our Social Research Network model recognises the key role of the data originator in scientific discovery. Conceived in 1999 with RAINFOR (South America), our permanent plot networks have been adapted to Africa (AfriTRON) and Southeast Asia (T-FORCES) and widely emulated worldwide. Now these multiple initiatives are integrated via ForestPlots.net cyber-infrastructure, linking colleagues from 54 countries across 24 plot networks. Collectively these are transforming understanding of tropical forests and their biospheric role. Together we have discovered how, where and why forest carbon and biodiversity are responding to climate change, and how they feedback on it. This long-term pan-tropical collaboration has revealed a large long-term carbon sink and its trends, as well as making clear which drivers are most important, which forest processes are affected, where they are changing, what the lags are, and the likely future responses of tropical forests as the climate continues to change. By leveraging a remarkably old technology, plot networks are sparking a very modern revolution in tropical forest science. In the future, humanity can benefit greatly by nurturing the grassroots communities now collectively capable of generating unique, long-term understanding of Earth's most precious forests

Taking the pulse of Earth\u27s tropical forests using networks of highly distributed plots

Tropical forests are the most diverse and productive ecosystems on Earth. While better understanding of these forests is critical for our collective future, until quite recently efforts to measure and monitor them have been largely disconnected. Networking is essential to discover the answers to questions that transcend borders and the horizons of funding agencies. Here we show how a global community is responding to the challenges of tropical ecosystem research with diverse teams measuring forests tree-by-tree in thousands of long-term plots. We review the major scientific discoveries of this work and show how this process is changing tropical forest science. Our core approach involves linking long-term grassroots initiatives with standardized protocols and data management to generate robust scaled-up results. By connecting tropical researchers and elevating their status, our Social Research Network model recognises the key role of the data originator in scientific discovery. Conceived in 1999 with RAINFOR (South America), our permanent plot networks have been adapted to Africa (AfriTRON) and Southeast Asia (T-FORCES) and widely emulated worldwide. Now these multiple initiatives are integrated via ForestPlots.net cyber-infrastructure, linking colleagues from 54 countries across 24 plot networks. Collectively these are transforming understanding of tropical forests and their biospheric role. Together we have discovered how, where and why forest carbon and biodiversity are responding to climate change, and how they feedback on it. This long-term pan-tropical collaboration has revealed a large long-term carbon sink and its trends, as well as making clear which drivers are most important, which forest processes are affected, where they are changing, what the lags are, and the likely future responses of tropical forests as the climate continues to change. By leveraging a remarkably old technology, plot networks are sparking a very modern revolution in tropical forest science. In the future, humanity can benefit greatly by nurturing the grassroots communities now collectively capable of generating unique, long-term understanding of Earth\u27s most precious forests