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Enregistrement W2965539257 · doi:10.1002/ecy.2861

Frag<scp>SAD</scp>: A database of diversity and species abundance distributions from habitat fragments

2019· article· en· W2965539257 sur OpenAlexaff
Jonathan M. Chase, Mario Liebergesell, Alban Sagouis, Felix May, Shane A. Blowes, Åke Berg, Enrico Bernard, Berry J. Brosi, Marc W. Cadotte, Luis Cayuela, Adriano Garcia Chiarello, Jean‐François Cosson, Will Cresswell, Filibus Danjuma Dami, Jens Dauber, Chris R. Dickman, Raphaël K. Didham, David P. Edwards, Fábio Z. Farneda, Yoni Gavish, Thiago Gonçalves‐Souza, Demétrio Luís Guadagnin, Mickaël Henry, Adrià López‐Baucells, Heike Kappes, Ralph Mac Nally, Shiiwua A. Manu, Alexandre Camargo Martensen, Duncan McCollin, Christoph F. J. Meyer, Selvino Neckel‐Oliveira, André A. Nogueira, Jean‐Marc Pons, Dinarzarde C. Raheem, Flávio Nunes Ramos, Ricardo Rocha, Kateřina Sam, Eleanor M. Slade, John O. Stireman, Matthew J. Struebig, Heraldo Vasconcelos, Yaron Ziv

Notice bibliographique

RevueEcology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologySpecies richnessHabitatAbundance (ecology)Habitat fragmentationBiodiversityFragmentation (computing)TaxonTemperate climateNestednessGlobal biodiversityRelative species abundanceGeographyInvertebrateBiologySpecies diversityTemperate rainforestEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Habitat destruction is the single greatest anthropogenic threat to biodiversity. Decades of research on this issue have led to the accumulation of hundreds of data sets comparing species assemblages in larger, intact, habitats to smaller, more fragmented, habitats. Despite this, little synthesis or consensus has been achieved, primarily because of non-standardized sampling methodology and analyses of notoriously scale-dependent response variables (i.e., species richness). To be able to compare and contrast the results of habitat fragmentation on species' assemblages, it is necessary to have the underlying data on species abundances and sampling intensity, so that standardization can be achieved. To accomplish this, we systematically searched the literature for studies where abundances of species in assemblages (of any taxa) were sampled from many habitat patches that varied in size. From these, we extracted data from several studies, and contacted authors of studies where appropriate data were collected but not published, giving us 117 studies that compared species assemblages among habitat fragments that varied in area. Less than one-half (41) of studies came from tropical forests of Central and South America, but there were many studies from temperate forests and grasslands from all continents except Antarctica. Fifty-four of the studies were on invertebrates (mostly insects), but there were several studies on plants (15), birds (16), mammals (19), and reptiles and amphibians (13). We also collected qualitative information on the length of time since fragmentation. With data on total and relative abundances (and identities) of species, sampling effort, and affiliated meta-data about the study sites, these data can be used to more definitively test hypotheses about the role of habitat fragmentation in altering patterns of biodiversity. There are no copyright restrictions. Please cite this data paper and the associated Dryad data set if the data are used in publications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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