Grid origin affects scaling of species across spatial scales
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Distribution maps of species based on a grid are useful for investigating relationships between scale and the number or area of occupied grid cells. A species is scaled up simply by merging occupied grid cells on the observation grid to successively coarser cells. Scale–occupancy relationships (SORs) obtained in this way can be used to extrapolate species down, in other words to compute occupancies at finer scales than the observation scale. In this paper we demonstrate that the SOR is not unique but depends on where one positions the origin of the grid map. Innovation The effect of grid origin on SORs was explored with the aid of the Dutch national data base FLORBASE, which contains the observation records of all 1410 wild vascular plants in the Netherlands on a 1‐km square basis. For each species, we generated 2500 unique SORs by scaling up from 1 km, in steps of 1 km, to squares of 50 km. We computed the sensitivity of the SOR to the grid origin for each species, and subsequently analysed the factors that determined this sensitivity. The effect of grid origin on downscaling was demonstrated by means of a simple power function that we used to extrapolate down from both a 2‐km and a 5‐km grid, to the original 1‐km grid. It appeared that the position of grid origin could have a substantial effect on SORs. The sensitivity of SORs to the position of the grid origin depended on three characteristics of a species’ spatial distribution: rarity, degree of spatial clustering and the position of the distribution relative to the border of the investigated area. Rare species with a clustered distribution near the border were particularly highly sensitive. The dependence of SOR on grid origin caused unpredictable and non‐random errors in downscaled occupancies. Main conclusions In future, the whole bandwidth of scaled occupancies should be considered when testing and interpreting mathematical relationships between scale and occupancy. Moreover, downscaled occupancies should be interpreted cautiously.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».