MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3091795721 · doi:10.1038/s41597-020-00690-0

GalliForm, a database of Galliformes occurrence records from the Indo-Malay and Palaearctic, 1800–2008

2020· article· en· W3091795721 sur OpenAlexaff
Elizabeth H. Boakes, Richard A. Fuller, Georgina M. Mace, Changqing Ding, Tzo Tze Ang, Alistair G. Auffret, Natalie E. Clark, Jonathon Dunn, J. S. Gilbert, Viktor Golovnyuk, Garima Gupta, Ulrike M. Irlich, Emily Joachim, Kim O’ Connor, Eugene Potapov, Roald Potapov, Judith Schleicher, Sarah Stebbing, Terry Townshend, Philip J.K. McGowan

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesZoological museum, Lomonosov Moscow State UniversityLomonosov Moscow State UniversityLeverhulme Trust
Mots-clésMacroecologyDatabaseBiodiversityGeographySpecies distributionEcologyGalliformesTaxonBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historical as well as current species distribution data are needed to track changes in biodiversity. Species distribution data are found in a variety of sources, each of which has its own distinct bias toward certain taxa, time periods or places. We present GalliForm, a database that comprises 186687 galliform occurrence records linked to 118907 localities in Europe and Asia. Records were derived from museums, peer-reviewed and grey literature, unpublished field notes, diaries and correspondence, banding records, atlas records and online birding trip reports. We describe data collection processes, georeferencing methods and quality-control procedures. This database has underpinned several peer-reviewed studies, investigating spatial and temporal bias in biodiversity data, species' geographic range changes and local extirpation patterns. In our rapidly changing world, an understanding of long-term change in species' distributions is key to predicting future impacts of threatening processes such as land use change, over-exploitation of species and climate change. This database, its historical aspect in particular, provides a valuable source of information for further studies in macroecology and biodiversity conservation.

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)0,001
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,185 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific DataMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207