Estimation of the number of tree species in French Guiana by extrapolation of permanent plots richness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The biodiversity of tropical rainforest is difficult to assess. Yet, its estimation is necessary for conservation purposes, to evaluate our level of knowledge and the risks faced by the forest in relation to global change. Our contribution is to estimate the regional richness of tree species from local but widely spread inventories. We reviewed the methods available, which are nonparametric estimators based on abundance or occurrence data, log-series extrapolation and the universal species–area relationship based on maximum entropy. Appropriate methods depend on the scale considered. Harte’s self-similarity model is suitable at the regional scale, while the log-series extrapolation is not. GuyaDiv is a network of forest plots installed over the whole territory of French Guiana, where trees over 10 cm DBH are identified. We used its information (1315 species censused in 68 one-hectare plots) to estimate the exponent of the species–area relationship, assuming Arrhenius’s power law. We could then extrapolate the number of species from three local, wide inventories (over 2.5 km 2 ). We evaluated the number of tree species around 2200 over the territory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».