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Enregistrement W4309990539 · doi:10.1002/ecy.3923

<scp>RecruitNet</scp>: A global database of plant recruitment networks

2022· article· en· W4309990539 sur OpenAlexaff
Miguel Verdú, José Luis Hernando Garrido, Julio M. Alcántara, Alicia Montesinos‐Navarro, Salomón Aguilar, Marcelo A. Aizen, Ali A. Al‐Namazi, Mohamed Alifriqui, David Allen, Kristina J. Anderson‐Teixeira, Cristina Armas, Jesús M. Bastida, Tono Bellido, Giuliano Bonanomi, Gustavo B. Paterno, Herbert Briceño, Ricardo A. C. de Oliveira, Josefina G. Campoy, Ghassen Chaieb, Chengjin Chu, Sarah E. Collins, Richard Condit, Elena Constantinou, Cihan Ünal Değirmenci, Léo Delalandre, Milén Duarte, Michel Faife, Fatih Fazlioglu, Edwino S. Fernando, Joel Flores, Hilda Flores‐Olvera, Ecaterina Fodor, Gislene Ganade, Marı́a B. Garcı́a, P. García‐Fayos, Sabrina S. Gavini, Marta Goberna, Lorena Gómez‐Aparicio, Enrique González‐Pendás, Ana González‐Robles, Stephen P. Hubbell, Kahraman İpekdal, María J. Jorquera, Zaal Kikvidze, Pınar Kütküt, Alicia Ledo, Sandra Lendínez, Buhang Li, Hanlun Liu, Francisco Lloret, Ramiro Pablo López, Álvaro López‐García, Christopher J. Lortie, Gianalberto Losapio, James A. Lutz, Arántzazu L. Luzuriaga, Frantíšek Máliš, Esteban Manrique, Antonio J. Manzaneda, Vinícius Marcilio‐Silva, Richard Michalet, Rafael Molina‐Venegas, José A. Navarro‐Cano, Vojtêch Novotný, Jens M. Olesen, Juan Pablo Ortíz-Brunel, María Pajares‐Murgó, Nikolas Parissis, Geoffrey G. Parker, Antonio J. Perea, Vidal Pérez‐Hernández, María Ángeles Pérez‐Navarro, Nuria Pistón, Elisa Pizarro-Carbonell, Iván Prieto, Jorge Prieto‐Rubio, Francisco I. Pugnaire, Nelson Ramírez, Rubén Retuerto, Pedro J. Rey, Daniel A. Rodriguez Ginart, Mariana Rodríguez‐Sánchez, Ricardo Sánchez‐Martín, Christian Schöb, Çağatay Tavşanoğlu, Giorgi Tedoradze, Amanda Tercero‐Araque, Katja Tielbörger, Blaise Touzard, İrem Tüfekcioğlu, Sevda Türkiş, Francisco M. Usero, Nurbahar Usta Baykal, Alfonso Valiente‐Banuet, Alexia Vargas-Colin, Ioannis Ν. Vogiatzakis, Regino Zamora

Notice bibliographique

RevueEcology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCompetitive and Knowledge Intelligence
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónEuropean Regional Development FundLifeWatch – Niclas Öberg Foundation
Mots-clésEcologyGeographyDatabaseEnvironmental resource managementBiologyComputer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant recruitment interactions (i.e., what recruits under what) shape the composition, diversity, and structure of plant communities. Despite the huge body of knowledge on the mechanisms underlying recruitment interactions among species, we still know little about the structure of the recruitment networks emerging in ecological communities. Modeling and analyzing the community-level structure of plant recruitment interactions as a complex network can provide relevant information on ecological and evolutionary processes acting both at the species and ecosystem levels. We report a data set containing 143 plant recruitment networks in 23 countries across five continents, including temperate and tropical ecosystems. Each network identifies the species under which another species recruits. All networks report the number of recruits (i.e., individuals) per species. The data set includes >850,000 recruiting individuals involved in 118,411 paired interactions among 3318 vascular plant species across the globe. The cover of canopy species and open ground is also provided. Three sampling protocols were used: (1) The Recruitment Network (RN) protocol (106 networks) focuses on interactions among established plants ("canopy species") and plants in their early stages of recruitment ("recruit species"). A series of plots was delimited within a locality, and all the individuals recruiting and their canopy species were identified; (2) The paired Canopy-Open (pCO) protocol (26 networks) consists in locating a potential canopy plant and identifying recruiting individuals under the canopy and in a nearby open space of the same area; (3) The Georeferenced plot (GP) protocol (11 networks) consists in using information from georeferenced individual plants in large plots to infer canopy-recruit interactions. Some networks incorporate data for both herbs and woody species, whereas others focus exclusively on woody species. The location of each study site, geographical coordinates, country, locality, responsible author, sampling dates, sampling method, and life habits of both canopy and recruit species are provided. This database will allow researchers to test ecological, biogeographical, and evolutionary hypotheses related to plant recruitment interactions. There are no copyright restrictions on the data set; please cite this data paper when using these data 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 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)0,008
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,024

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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