MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4282959327 · doi:10.1111/gcb.16302

Tallo: A global tree allometry and crown architecture database

2022· article· en· W4282959327 sur OpenAlexaff
Tommaso Jucker, Fabian Jörg Fischer, Jérôme Chave, David A. Coomes, John P. Caspersen, Arshad Ali, Grâce Jopaul Loubota Panzou, Ted R. Feldpausch, Daniel S. Falster, V. А. Usoltsev, Stephen Adu‐Bredu, Luciana F. Alves, Mohammad Aminpour, Ilondea B. Angoboy, Niels P. R. Anten, Cécile Antin, Yousef Askari, Rodrigo Muñoz, Narayanan Ayyappan, Patricia Balvanera, Lindsay F. Banin, Nicolas Barbier, John J. Battles, Hans Beeckman, Yannick E. Bocko, Ben Bond‐Lamberty, Frans Bongers, Samuel Bowers, Thomas Brade, Michiel van Breugel, Arthur Chantrain, Rajeev Chaudhary, Jingyu Dai, Michele Dalponte, Kangbéni Dimobe, Jean‐Christophe Domec, Jean‐Louis Doucet, Remko A. Duursma, Moisés Enríquez, Karin Y. van Ewijk, William Farfán-Ríos, Adeline Fayolle, Éric Forni, David I. Forrester, Hammad Gilani, John L. Godlee, Sylvie Gourlet‐Fleury, Matthias Haeni, Jefferson S. Hall, Jiekun He, Andreas Hemp, José Luis Hernández‐Stefanoni, Steven I. Higgins, Robert J. Holdaway, Kiramat Hussain, Lindsay B. Hutley, Tomoaki Ichie, Y. Iida, Hai‐sheng Jiang, Puspa Raj Joshi, S H Kaboli, Maryam Kazempour Larsary, Tanaka Kenzo, Brian D. Kloeppel, Takashi Kohyama, Suwash Kunwar, Shem Kuyah, Jakub Kvasnica, Siliang Lin, Emily R. Lines, Hongyan Liu, Craig G. Lorimer, Jean‐Joël Loumeto, Yadvinder Malhi, Peter Marshall, Eskil Mattsson, Radim Matula, Jorge A. Meave, Sylvanus Mensah, Xiangcheng Mi, Stéphane Momo Takoudjou, Glenn R. Moncrieff, Francisco Mora, S. P. Nissanka, Kevin L. O’Hara, Steven Pearce, Raphaël Pélissier, Pablo L. Peri, Pierre Ploton, Lourens Poorter, Mohsen Javanmiri Pour, Hassan Pourbabaei, Juan Manuel Dupuy, Sabina Cerruto Ribeiro, Casey M. Ryan, Anvar Sanaei, Jennifer Sanger, Michael Schlund, Giacomo Sellan, Alexander Shenkin, Bonaventure Sonké, Frank J. Sterck, Martin Svátek, Kentaro Takagi, Anna T. Trugman, Farman Ullah, Matthew A. Vadeboncoeur, Ahmad Valipour, Mark C. Vanderwel, Alejandra G. Vovides, Weiwei Wang, Li‐Qiu Wang, Christian Wirth, Murray Woods, Wenhua Xiang, Fabiano de Aquino Ximenes, Yaozhan Xu, Toshihiro Yamada, Miguel Á. Zavala

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of ReginaToronto and Region Conservation AuthorityUniversity of British ColumbiaQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoNatural Environment Research CouncilSmithsonian Tropical Research InstituteU.S. Forest ServiceOffice of ScienceUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisHebei UniversityEnergimyndighetenBundesministerium für Bildung und ForschungCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoSmithsonian InstitutionU.S. Department of EnergyNational Natural Science Foundation of ChinaHSBC Bank USAInternational Foundation for ScienceConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaAgence Nationale de la RechercheDeutscher Akademischer AustauschdienstYale-NUS CollegeNational Science FoundationUK Research and InnovationSight Research UKBiological and Environmental ResearchNanjing Forestry UniversityManchester Metropolitan UniversityYale UniversityComisión Nacional Forestal
Mots-clésBiomeAllometryTree allometryTree (set theory)Range (aeronautics)EcologyDatabaseCrown (dentistry)Computer scienceGeographyEcosystemBiologyMathematicsBiomass (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data capturing multiple axes of tree size and shape, such as a tree's stem diameter, height and crown size, underpin a wide range of ecological research-from developing and testing theory on forest structure and dynamics, to estimating forest carbon stocks and their uncertainties, and integrating remote sensing imagery into forest monitoring programmes. However, these data can be surprisingly hard to come by, particularly for certain regions of the world and for specific taxonomic groups, posing a real barrier to progress in these fields. To overcome this challenge, we developed the Tallo database, a collection of 498,838 georeferenced and taxonomically standardized records of individual trees for which stem diameter, height and/or crown radius have been measured. These data were collected at 61,856 globally distributed sites, spanning all major forested and non-forested biomes. The majority of trees in the database are identified to species (88%), and collectively Tallo includes data for 5163 species distributed across 1453 genera and 187 plant families. The database is publicly archived under a CC-BY 4.0 licence and can be access from: https://doi.org/10.5281/zenodo.6637599. To demonstrate its value, here we present three case studies that highlight how the Tallo database can be used to address a range of theoretical and applied questions in ecology-from testing the predictions of metabolic scaling theory, to exploring the limits of tree allometric plasticity along environmental gradients and modelling global variation in maximum attainable tree height. In doing so, we provide a key resource for field ecologists, remote sensing researchers and the modelling community working together to better understand the role that trees play in regulating the terrestrial carbon cycle.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,011

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations110
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Change BiologyMême sujetForest ecology and managementTravaux en français237 207