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Genetic diversity within species represents a fundamental yet underappreciated level of biodiversity. Because genetic diversity can indicate species resilience to changing climate, its measurement is relevant to many national and global conservation policy targets. Many studies produce large amounts of genome-scale genetic diversity data for wild populations, but most (87%) do not include the associated spatial and temporal metadata necessary for them to be reused in monitoring programs or for acknowledging the sovereignty of nations or Indigenous peoples. We undertook a distributed datathon to quantify the availability of these missing metadata and to test the hypothesis that their availability decays with time. We also worked to remediate missing metadata by extracting them from associated published papers, online repositories, and direct communication with authors. Starting with 848 candidate genomic data sets (reduced representation and whole genome) from the International Nucleotide Sequence Database Collaboration, we determined that 561 contained mostly samples from wild populations. We successfully restored spatiotemporal metadata for 78% of these 561 data sets (n = 440 data sets with data on 45,105 individuals from 762 species in 17 phyla). Examining papers and online repositories was much more fruitful than contacting 351 authors, who replied to our email requests 45% of the time. Overall, 23% of our email queries to authors unearthed useful metadata. The probability of retrieving spatiotemporal metadata declined significantly as age of the data set increased. There was a 13.5% yearly decrease in metadata associated with published papers or online repositories and up to a 22% yearly decrease in metadata that were only available from authors. This rapid decay in metadata availability, mirrored in studies of other types of biological data, should motivate swift updates to data-sharing policies and researcher practices to ensure that the valuable context provided by metadata is not lost to conservation science forever. Importancia de la curación oportuna de metadatos para la vigilancia mundial de ladiversidad genéticaResumen:La diversidad genética intraespecífica representa un nivel fundamental, pero ala vez subvalorado de la biodiversidad. La diversidad genética puede indicar la resilienciade una especie ante el clima cambiante, por lo que su medición es relevante para muchosobjetivos de la política de conservación mundial y nacional. Muchos estudios producenuna gran cantidad de datos sobre la diversidad a nivel genético de las poblaciones silvestres,aunque la mayoría (87%) no incluye los metadatos espaciales y temporales asociados paraque sean reutilizados en los programas de monitoreo o para reconocer la soberanía de lasnaciones o los pueblos indígenas. Realizamos un “datatón” distribuido para cuantificar ladisponibilidad de estos metadatos faltantes y para probar la hipótesis que supone que estadisponibilidad se deteriora con el tiempo. También trabajamos para reparar los metadatosfaltantes al extraerlos de los artículos asociados publicados, los repositorios en línea yla comunicación directa con los autores. Iniciamos con 838 candidatos de conjuntos dedatos genómicos (representación reducida y genoma completo) tomados de la colabo-ración internacional para la base de datos de secuencias de nucleótidos y determinamosque 561 incluían en su mayoría muestras tomadas de poblaciones silvestres. Restauramoscon éxito los metadatos espaciotemporales en el 78% de estos 561 conjuntos de datos (n=440 conjuntos de datos con información sobre 45,105 individuos de 762 especies en 17filos). El análisis de los artículos y los repositorios virtuales fue mucho más productivo quecontactar a los 351 autores, quienes tuvieron un 45% de respuesta a nuestros correos. Engeneral, el 23% de nuestras consultas descubrieron metadatos útiles. La probabilidad derecuperar metadatos espaciotemporales declinó de manera significativa conforme incre-mentó la antigüedad del conjunto de datos. Hubo una disminución anual del 13.5% enlos metadatos asociados con los artículos publicados y los repositorios virtuales y hastauna disminución anual del 22% en los metadatos que sólo estaban disponibles mediante lacomunicación con los autores. Este rápido deterioro en la disponibilidad de los metadatos,duplicado en estudios de otros tipos de datos biológicos, debería motivar la pronta actual-ización de las políticas del intercambio de datos y las prácticas de los investigadores paraasegurar que en las ciencias de la conservación no se pierda para siempre el contexto valiosoproporcionado por los metadatos.

Simulations are a key tool in molecular ecology for inference and forecasting, as well as for evaluating new methods. Due to growing computational power and a diversity of software with different capabilities, simulations are becoming increasingly powerful and useful. However, the widespread use of simulations by geneticists and ecologists is hindered by difficulties in understanding these softwares' complex capabilities, composing code and input files, a daunting bioinformatics barrier and a steep conceptual learning curve. skelesim (an R package) guides users in choosing appropriate simulations, setting parameters, calculating genetic summary statistics and organizing data output, in a reproducible pipeline within the R environment. skelesim is designed to be an extensible framework that can 'wrap' around any simulation software (inside or outside the R environment) and be extended to calculate and graph any genetic summary statistics. Currently, skelesim implements coalescent and forward-time models available in the fastsimcoal2 and rmetasim simulation engines to produce null distributions for multiple population genetic statistics and marker types, under a variety of demographic conditions. skelesim is intended to make simulations easier while still allowing full model complexity to ensure that simulations play a fundamental role in molecular ecology investigations. skelesim can also serve as a teaching tool: demonstrating the outcomes of stochastic population genetic processes; teaching general concepts of simulations; and providing an introduction to the R environment with a user-friendly graphical user interface (using shiny).

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