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Enregistrement W4311572563 · doi:10.1038/s41597-022-01774-9

The global spectrum of plant form and function: enhanced species-level trait dataset

2022· article· en· W4311572563 sur OpenAlexaff
Sandra Dı́az, Jens Kattge, Johannes H. C. Cornelissen, Ian J. Wright, Sandra Lavorel, Stéphane Dray, Björn Reu, Michael Kleyer, Christian Wirth, I. Colin Prentice, Éric Garnier, Gerhard Bönisch, Mark Westoby, Hendrik Poorter, Peter B. Reich, Angela T. Moles, John Dickie, Amy E. Zanne, Jérôme Chave, S. Joseph Wright‬, Serge Sheremetiev, Hervé Jactel, Christopher Baraloto, Bruno Enrico Leone Cerabolini, Simon Pierce, Bill Shipley, Fernando Casanoves, Julia Joswig, Angela Günther, Valeria Falczuk, Nadja Rüger, Miguel D. Mahecha, Lucas D. Gorné, Bernard Amiaud, Owen K. Atkin, Michael Bahn, Dennis Baldocchi, Michael Beckmann, Benjamin Blonder, William J. Bond, Ben Bond‐Lamberty, Kerry A. Brown, Sabina Burrascano, Chaeho Byun, Giandiego Campetella, Jeannine Cavender‐Bares, F. Stuart Chapin, Brendan Choat, David A. Coomes, William K. Cornwell, Joseph M. Craine, Dylan Craven, Matteo Dainese, Alessandro Araùjo, Franciska T. de Vries, Tomas F. Domingues, Brian J. Enquist, Jaime Fagúndez, Jingyun Fang, Fernando Fernández‐Méndez, María Teresa Fernández Piedade, HENRY FORD, Estelle Forey, Grégoire T. Freschet, Sophie Gachet, Rachael V. Gallagher, Walton Green, Greg R. Guerin, Álvaro G. Gutiérrez, Sandy P. Harrison, Wesley Hattingh, Tianhua He, Thomas Hickler, Steven I. Higgins, Pedro Higuchi, J. Ilic, Robert B. Jackson, Adel Jalili, Steven Jansen, Fumito Koike, Christian König, Nathan J. B. Kraft, K. Krämer, Holger Kreft, Ingolf Kühn, Hiroko Kurokawa, Eric G. Lamb, Daniel C. Laughlin, Michelle R. Leishman, Simon L. Lewis, Frédérique Louault, Ana C. M. Malhado, Peter Manning, Patrick Meir, Maurizio Mencuccini, Julie Messier, Regis B. Miller, Vanessa Minden, Jane Molofsky, Rebecca Montgomery, Gabriel Montserrat-Martı́, Marco Moretti, Sandra Müller, Ülo Niinemets, Romà Ogaya, Kinga Öllerer, V. G. Onipchenko, Yusuke Onoda, W.A. Ozinga, Juli G. Pausas, Begoña Peco, Josep Peñuelas, Valério D. Pillar, Clara Pladevall, Christine Römermann, Lawren Sack, Norma Salinas, Brody Sandel, Jordi Sardans, Brandon S. Schamp, Michael Scherer‐Lorenzen, Ernst‐Detlef Schulze, Fritz Hans Schweingruber, Satomi Shiodera, Ênio Sosinski, Nadejda A. Soudzilovskaia, Marko J. Spasojevic, Emily K. Swaine, Nathan G. Swenson, Susanne Tautenhahn, Ken Thompson, Alexia Totté, Rocío Urrutia‐Jalabert, Fernando Valladares, Peter M. van Bodegom, François Vasseur, Kris Verheyen, Denis Vile, Cyrille Violle, Betsy Von Holle, Patrick Weigelt, Evan Weiher, Michael C. Wiemann, Mathew Williams, Justin P. Wright, Gerhard Zotz

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensAlgoma UniversityUniversity of WaterlooUniversity of SaskatchewanUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigRussian Science FoundationNatural Environment Research CouncilConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasNewton FundFondo para la Investigación Científica y TecnológicaInter-American Institute for Global Change ResearchUniversidad Nacional de Córdoba
Mots-clésTraitBiologyCategorical variableVascular plantSpecific leaf areaPlant speciesTaxonomic rankBotanyEcologyStatisticsMathematicsSpecies richnessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we provide the 'Global Spectrum of Plant Form and Function Dataset', containing species mean values for six vascular plant traits. Together, these traits -plant height, stem specific density, leaf area, leaf mass per area, leaf nitrogen content per dry mass, and diaspore (seed or spore) mass - define the primary axes of variation in plant form and function. The dataset is based on ca. 1 million trait records received via the TRY database (representing ca. 2,500 original publications) and additional unpublished data. It provides 92,159 species mean values for the six traits, covering 46,047 species. The data are complemented by higher-level taxonomic classification and six categorical traits (woodiness, growth form, succulence, adaptation to terrestrial or aquatic habitats, nutrition type and leaf type). Data quality management is based on a probabilistic approach combined with comprehensive validation against expert knowledge and external information. Intense data acquisition and thorough quality control produced the largest and, to our knowledge, most accurate compilation of empirically observed vascular plant species mean traits to date.

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)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,007

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations118
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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