Remotely-sensed productivity clusters capture global biodiversity patterns
Notice bibliographique
Résumé
Ecological regionalisations delineate areas of similar environmental conditions, ecological processes, and biotic communities, and provide a basis for systematic conservation planning and management. Most regionalisations are made based on subjective criteria, and can not be readily revised, leading to outstanding questions with respect to how to optimally develop and define them. Advances in remote sensing technology, and big data analysis approaches, provide new opportunities for regionalisations, especially in terms of productivity patterns through both photosynthesis and structural surrogates. Here we show that global terrestrial productivity dynamics can be captured by Dynamics Habitat Indices (DHIs) and we conduct a regionalisation based on the DHIs using a two-stage multivariate clustering approach. Encouragingly, the derived clusters are more homogeneous in terms of species richness of three key taxa, and of canopy height, than a conventional regionalisation. We conclude with discussing the benefits of these remotely derived clusters for biodiversity assessments and conservation. The clusters based on the DHIs explained more variance, and greater within-region homogeneity, compared to conventional regionalisations for species richness of both amphibians and mammals, and were comparable in the case of birds. Structure as defined by global tree height was also better defined by productivity driven clusters than conventional regionalisations. These results suggest that ecological regionalisations based on remotely sensed metrics have clear advantages over conventional regionalisations for certain applications, and they are also more easily updated.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».