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Enregistrement W3096461016 · doi:10.1111/geb.13346

sPlotOpen – An environmentally balanced, open‐access, global dataset of vegetation plots

2021· article· en· W3096461016 sur OpenAlexaff
Francesco María Sabatini, Jonathan Lenoir, Tarek Hattab, Elise Arnst, Milan Chytrý, Jürgen Dengler, Patrice de Ruffray, S.M. Hennekens, Ute Jandt, Florian Jansen, Borja Jiménez‐Alfaro, Jens Kattge, Aurora Levesley, Valério D. Pillar, Oliver Purschke, Brody Sandel, Fahmida Sultana, Tsipe Aavik, Svetlana Aćić, Alicia Teresa Rosario Acosta, Emiliano Agrillo, Miguel Álvarez, Iva Apostolova, Mohammed Abu Sayed Arfin Khan, Luzmila Arroyo, Fabio Attorre, Isabelle Aubin, Arindam Banerjee, Marijn Bauters, Yves Bergeron, Erwin Bergmeier, Idoia Biurrun, Anne D. Bjorkman, Gianmaria Bonari, В. В. Бондарева, Jörg Brunet, Andraž Čarni, Laura Casella, Luis Cayuela, Tomáš Černý, Victor V. Chepinoga, János Csiky, Renata Ćušterevska, Els De Bie, André Luís de Gasper, Michele De Sanctis, Panayotis Dimopoulos, Jiří Doležal, Tetiana Dziuba, Mohamed A. El‐Sheikh, Brian J. Enquist, Jörg Ewald, Farideh Fazayeli, Richard Field, Manfred Finckh, Sophie Gachet, António Galán de Mera, Emmanuel Garbolino, Hamid Gholizadeh, Melisa A. Giorgis, В. Б. Голуб, Inger Greve Alsos, John‐Arvid Grytnes, Gregory R. Guerin, Álvaro G. Gutiérrez, Sylvia Haider, Mohamed Z. Hatim, Bruno Hérault, Guillermo Hinojos Mendoza, Norbert Hölzel, Jürgen Homeier, Wannes Hubau, Adrian Indreica, John Janssen, Birgit Jedrzejek, Anke Jentsch, Norbert Jürgens, Zygmunt Kącki, Jutta Kapfer, Dirk Nikolaus Karger, Ali Kavgacı, Elizabeth Kearsley, Michael Kessler, Larisa Khanina, Timothy J. Killeen, A. Yu. Korolyuk, Holger Kreft, Hjalmar S. Kühl, Анна Куземко, Flavia Landucci, Attila Lengyel, Frederic Lens, Débora Vanessa Lingner, Hongyan Liu, Tatiana Lysenko, Miguel D. Mahecha, Corrado Marcenò, В. Б. Мартыненко, Jesper Erenskjold Moeslund, Abel Monteagudo Mendoza, Ladislav Mucina, Jonas V. Müller, Jérôme Munzinger, Alireza Naqinezhad, Jalil Noroozi, Arkadiusz Nowak, Viktor Onyshchenko, Gerhard E. Overbeck, Meelis Pärtel, Aníbal Pauchard, Robert K. Peet, Josep Peñuelas, Aaron Pérez‐Haase, Tomáš Peterka, Petr Petřík, Gwendolyn Peyre, Oliver L. Phillips, Vadim Prokhorov, Valerijus Rašomavičius, Rasmus Revermann, Gonzalo Rivas‐Torres, J. S. Rodwell, Eszter Ruprecht, Solvita Rūsiņa, Cyrus Samimi, Marco Schmidt, Franziska Schrodt, Hanhuai Shan, П. С. Широких, Jozef Šibík, Urban Šilc, Petr Sklenář, Željko Škvorc, Ben Sparrow, Marta Gaia Sperandii, Zvjezdana Stančić, Jens‐Christian Svenning, Zhiyao Tang, Cindy Q. Tang, Ioannis Tsiripidis, Kim André Vanselow, Kiril Vassilev, Eduardo Vélez‐Martin, Roberto Venanzoni, Alexander Christian Vibrans, Cyrille Violle, Risto Virtanen, Henrik von Wehrden, Viktoria Wagner, Donald A. Walker, Donald M. Waller, Huifang Wang, Karsten Wesche, Timothy J. S. Whitfeld, Wolfgang Willner, Susan K. Wiser, Thomas Wohlgemuth, S. M. Yamalov, Martin Zobel, Helge Bruelheide

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNational Research, Development and Innovation OfficeAgencia Estatal de InvestigaciónDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigNarodowe Centrum NaukiNatural Environment Research CouncilAkademie Věd České RepublikyEusko JaurlaritzaGrantová Agentura České RepublikySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungHorizon 2020 Framework ProgrammeRussian Foundation for Basic ResearchAgence Nationale de la RechercheSight Research UKDeutsche ForschungsgemeinschaftVolkswagen FoundationNational Science FoundationFundación BBVANational Sleep FoundationVillum Fonden
Mots-clésVegetation (pathology)EcologyGeographyEnvironmental sciencePhysical geographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Motivation Assessing biodiversity status and trends in plant communities is critical for understanding, quantifying and predicting the effects of global change on ecosystems. Vegetation plots record the occurrence or abundance of all plant species co‐occurring within delimited local areas. This allows species absences to be inferred, information seldom provided by existing global plant datasets. Although many vegetation plots have been recorded, most are not available to the global research community. A recent initiative, called ‘sPlot’, compiled the first global vegetation plot database, and continues to grow and curate it. The sPlot database, however, is extremely unbalanced spatially and environmentally, and is not open‐access. Here, we address both these issues by (a) resampling the vegetation plots using several environmental variables as sampling strata and (b) securing permission from data holders of 105 local‐to‐regional datasets to openly release data. We thus present sPlotOpen, the largest open‐access dataset of vegetation plots ever released. sPlotOpen can be used to explore global diversity at the plant community level, as ground truth data in remote sensing applications, or as a baseline for biodiversity monitoring. Main types of variable contained Vegetation plots ( n = 95,104) recording cover or abundance of naturally co‐occurring vascular plant species within delimited areas. sPlotOpen contains three partially overlapping resampled datasets ( c . 50,000 plots each), to be used as replicates in global analyses. Besides geographical location, date, plot size, biome, elevation, slope, aspect, vegetation type, naturalness, coverage of various vegetation layers, and source dataset, plot‐level data also include community‐weighted means and variances of 18 plant functional traits from the TRY Plant Trait Database. Spatial location and grain Global, 0.01–40,000 m². Time period and grain 1888–2015, recording dates. Major taxa and level of measurement 42,677 vascular plant taxa, plot‐level records. Software format Three main matrices (.csv), relationally linked.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,989

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations137
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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