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Enregistrement W2991774922 · doi:10.5281/zenodo.4018314

Indicative distribution maps for Ecosystem Functional Groups - Level 3 of IUCN Global Ecosystem Typology

2020· dataset· en· W2991774922 sur OpenAlexaff
David A. Keith, José R. Ferrer‐Paris, Emily Nicholson, Melanie J. Bishop, Beth Polidoro, Eva Ramírez-Llodra, Mark G. Tozer, Jeanne Nel, Ralph Mac Nally, Edward J. Gregr, Kate E. Watermeyer, Franz Essl, Don Faber‐Langendoen, Paul S. Giller, Belinda J. Robson, Janet Franklin, Caroline E. R. Lehmann, Andrés Etter, Dirk J. Roux, Jonathan S. Stark, Jessica A. Rowland, Neil Brummitt, U. Fernández-Arcaya, Iain M. Suthers, Thomas M. Iliffe, Vasilis Gerovasileiou, Troy S. Sakihara, Susan K. Wiser, Ian Donohue, Leland J. Jackson, R. Toby Pennington, Christy Linardich, Nathalie Pettorelli, Ángela Andrade, Tytti Kontula, Arild Lindgaard, Teemu Tahvanainen, Aleks Terauds, Oscar Venter, James Watson, Michael A. Chadwick, Nicholas Murray, Justin Moat, Patricio Pliscoff, Richard T. Corlett, Kenneth R. Young, Matt S. McGlone, R. T. Williams, Javier Loidi, Jeremy Russell‐Smith, David I. Gibson, David J. Eldridge, Alexandre M. B. Anesio, Christian Körner, R.J. Harper, P.W. Bogaart, P. Bhanumati, Monica Sharma, Grant C. Hose, Brett C. Gonzalez, Dávid Brankovits, Alejandro Martínez, Megan R. Lamson, Barbara Seidel, Dena M. Sedar, Scott Santos, Justin C. Havird, Jane A. Catford, Mark C. Rains, Kenneth Irvine, Angela H. Arthington, Mary Kelly‐Quinn, Stefan Bertilsson, J. Tim Hollibaugh, Alan Channing, Martín J. Siegert, Catherine Reidy Liermann, Malcom Beveridge, Thomas S. Bianchi, Ryan J. Woodland, Katherine A. Dafforn, Sarah McSweeney, Nick A. Cutler, Robert J. Orth, Andrew H. Altieri, Serio Rossi, Charles Sheppard, Stephen E. Swearer, Ryan R. Rykaczewski, Lynne Shannon, Imants G. Priede, Tracey Sutton, Jeremy T. Claisse, Alicia Teresa Rosario Acosta, Paul E. Carnell, Tasman P. Crowe, Louise B. Firth, Sylvia E. Hay, Lila García Riveiro, Irene Zager, Lucie M. Bland, Richard T. Kingsford

Notice bibliographique

RevueUEF eRepo (University of Eastern Finland) · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomeEcoregionEcosystemGeographyPlant functional typeIUCN Red ListFunctional groupEcosystem servicesSpatial ecologyEcologyTerrestrial ecosystemEnvironmental resource managementPhysical geographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset includes the original version of the indicative distribution maps and profiles for Ecosystem Functional Groups - Level 3 of IUCN Global Ecosystem Typology (v2.0). Please refer to Keith et al. (2020). The descriptive profiles provide brief summaries of key ecological traits and processes for each functional group of ecosystems to enable any ecosystem type to be assigned to a group. Maps are indicative of global distribution patterns are not intended to represent fine-scale patterns. The maps show areas of the world containing major (value of 1, coloured red) or minor occurrences (value of 2, coloured yellow) of each ecosystem functional group. Minor occurrences are areas where an ecosystem functional group is scattered in patches within matrices of other ecosystem functional groups or where they occur in substantial areas, but only within a segment of a larger region. Most maps were prepared using a coarse-scale template (e.g. ecoregions), but some were compiled from higher resolution spatial data where available (see details in profiles). Higher resolution mapping is planned in future publications. We emphasise that spatial representation of Ecosystem Functional Groups does not follow higher-order groupings described in respective ecoregion classifications. Consequently, when Ecosystem Functional Groups are aggregated into functional biomes (Level 2 of the Global Ecosystem Typology), spatial patterns may differ from those of biogeographic biomes. Differences reflect the distinctions between functional and biogeographic interpretations of the term, “biome”.

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)0,002
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,015
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0630,031

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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