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Enregistrement W2162584119 · doi:10.1111/j.1365-2486.2011.02451.x

TRY – a global database of plant traits

2011· article· en· W2162584119 sur OpenAlexaff
Jens Kattge, Soledad Dı́az, Sandra Lavorel, I. Colin Prentice, Paul Leadley, Gerhard Bönisch, Éric Garnier, Mark Westoby, Peter B. Reich, Ian J. Wright, J. H. C. Cornelissen, Cyrille Violle, Sandy P. Harrison, Peter M. van Bodegom, Markus Reichstein, Brian J. Enquist, Nadejda A. Soudzilovskaia, David D. Ackerly, M. Anand, Owen K. Atkin, Michael Bahn, Timothy R. Baker, Dennis Baldocchi, R.M. Bekker, C. Blanco, Benjamin Blonder, William J. Bond, Ross A. Bradstock, Dan Bunker, Fernando Casanoves, Jeannine Cavender‐Bares, Jeffrey Q. Chambers, F. Stuart Chapin, Jérôme Chave, David A. Coomes, William K. Cornwell, Joseph M. Craine, Barbara Dobrin, Leandro Duarte, Walter Durka, James J. Elser, G. Esser, Marc Estiarte, William F. Fagan, Jinwei Fang, Fernando Fernández‐Méndez, Alessandra Fidélis, Bryan Finegan, Olivier Flores, HENRY FORD, Dorothea Frank, Grégoire T. Freschet, Nikolaos M. Fyllas, Rachael V. Gallagher, W. A. GREEN, Álvaro G. Gutiérrez, Thomas Hickler, Steven I. Higgins, J. G. Hodgson, Amir Jalili, Steven Jansen, Carlos Alfredo Joly, Andrew J. Kerkhoff, Donald W. Kirkup, Kaoru Kitajima, Michael Kleyer, Stefan Klotz, Johannes M. H. Knops, K. Krämer, Ingolf Kühn, H. Kurokawa, Daniel C. Laughlin, Tali D. Lee, Michelle R. Leishman, Frederic Lens, Tanja I. Lenz, Simon L. Lewis, Jon Lloyd, Joan Llusià, Frédérique Louault, Sai Ma, Miguel D. Mahecha, Peter Manning, Tara Joy Massad, Belinda E. Medlyn, J. Messier, Angela T. Moles, Sandra Cristina Müller, Karin Nadrowski, S. NAEEM, Ülo Niinemets, Stephanie Nöllert, Alison Nuske, Romà Ogaya, Jacek Oleksyn, V. G. Onipchenko, Yusuke Onoda, Jenny Ordóñez, Gerhard E. Overbeck, W.A. Ozinga, S. Patiño, Susana Paula, Juli G. Pausas, Josep Peñuelas, Oliver L. Phillips, Valério D. Pillar, Hendrik Poorter, Lourens Poorter, Peter Poschlod, Andréas Prinzing, Raphaël Proulx, Anja Rammig, Sabine Reinsch, Björn Reu, Lawren Sack, Beatriz Salgado‐Negret, Jordi Sardans, Satomi Shiodera, Bill Shipley, Andrew Siefert, Ênio Sosinski, Jean‐François Soussana, Emily K. Swaine, Nathan G. Swenson, Ken Thompson, Peter Thornton, Matthew Waldram, Evan Weiher, Michael A. White, Sue White, S. Joseph Wright‬, Benjamin Yguel, Sönke Zaehle, Amy E. Zanne, Christian Wirth

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de SherbrookeUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésDatabaseGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Plant traits – the morphological, anatomical, physiological, biochemical and phenological characteristics of plants and their organs – determine how primary producers respond to environmental factors, affect other trophic levels, influence ecosystem processes and services and provide a link from species richness to ecosystem functional diversity. Trait data thus represent the raw material for a wide range of research from evolutionary biology, community and functional ecology to biogeography. Here we present the global database initiative named TRY, which has united a wide range of the plant trait research community worldwide and gained an unprecedented buy‐in of trait data: so far 93 trait databases have been contributed. The data repository currently contains almost three million trait entries for 69 000 out of the world's 300 000 plant species, with a focus on 52 groups of traits characterizing the vegetative and regeneration stages of the plant life cycle, including growth, dispersal, establishment and persistence. A first data analysis shows that most plant traits are approximately log‐normally distributed, with widely differing ranges of variation across traits. Most trait variation is between species (interspecific), but significant intraspecific variation is also documented, up to 40% of the overall variation. Plant functional types (PFTs), as commonly used in vegetation models, capture a substantial fraction of the observed variation – but for several traits most variation occurs within PFTs, up to 75% of the overall variation. In the context of vegetation models these traits would better be represented by state variables rather than fixed parameter values. The improved availability of plant trait data in the unified global database is expected to support a paradigm shift from species to trait‐based ecology, offer new opportunities for synthetic plant trait research and enable a more realistic and empirically grounded representation of terrestrial vegetation in Earth system models.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0100,014
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,014

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2 669
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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