Abstract

Making forecasts about biodiversity and giving support to policy relies increasingly on large collections of data held electronically, and on substantial computational capability and capacity to analyse, model, simulate and predict using such data. However, the physically distributed nature of data resources and of expertise in advanced analytical tools creates many challenges for the modern scientist. Across the wider biological sciences, presenting such capabilities on the Internet (as ``Web services'') and using scientific workflow systems to compose them for particular tasks is a practical way to carry out robust ``in silico'' science. However, use of this approach in biodiversity science and ecology has thus far been quite limited.

Autore Pugliese

• De Leo Francesca , Santamaria Monica

Tutti gli autori

• Hardisty A.R. ; Bacall F. ; Beard N. ; Balcazar-Vargas M.-P. ; Balech B.; Barcza Z. ; Bourlat S.J. ; De Giovanni R. ; de Jong Y. ; De Leo F. ; Dobor L. ; Donvito G. ; Fellows D. ; Guerra A.F. ; Ferreira N. ; Fetyukova Y. ; Fosso B. ; Giddy J. ; Goble C. ; Guntsch A. ; Haines R. ; Ernst Vera H. ; Hettling H. ; Hidy D. ; Horvath F. ; Ittzes D. ; Ittzes P. ; Jones A. ; Kottmann R. ; Kulawik R.; Leidenberger S. ; Lyytikainen-Saarenmaa P.; Mathew C. ; Morrison N. ; Nenadic A. ; de la Hidalga A.N. ; Obst M. ; Oostermeijer G. ; Paymal E. ; Pesole G. ; Pinto S.; Poigne A. ; Fernandez F.Q. ; Santamaria M. ; Saarenmaa H. ; Sipos G. ; Sylla K.-H. ; Tahtinen M. ; Vicario S. ; Vos Rutger A. ; Williams A.R. ; Yilmaz P.

Titolo volume/Rivista

BMC ecology

Anno di pubblicazione

2016

ISSN

1472-6785

ISBN

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