<scp>LandFrag</scp>: A Dataset to Investigate the Effects of Forest Loss and Fragmentation on Biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Motivation The accelerated and widespread conversion of once continuous ecosystems into fragmented landscapes has driven ecological research to understand the response of biodiversity to local (fragment size) and landscape (forest cover and fragmentation) changes. This information has important theoretical and applied implications, but is still far from complete. We compiled the most comprehensive and updated database to investigate how these local and landscape changes determine species composition, abundance and trait diversity of multiple taxonomic groups in forest fragments across the globe. Main Types of Variables Contained We gathered data for 1472 forest fragments, providing information on the abundance and composition of 9154 species belonging to vertebrates, invertebrates, and plants. For 2703 of these species, we obtained more than 20 functional traits. We provided the spatial location and size of each fragment and metrics of landscape composition and configuration. Spatial Location and Grain The dataset includes 1472 forest fragments sampled in 121 studies from all continents except Antarctica. Most datasets (77%) are from tropical regions, 17% are from temperate regions, and 6% are from subtropical regions. Species abundance and composition were collected at the plot or fragment scale, whereas the landscape metrics were extracted with buffer size ranging from a radius of 200–2000 m. Time Period and Grain Data on the abundance of species and community composition were collected between 1994 and 2022, and the landscape metrics were extracted from the same year that a given study collected the abundance and composition data. Major Taxa and Level of Measurement The studied organisms included invertebrates (Arachnida, Insecta and Gastropoda; 41% of the datasets), vertebrates (Amphibia, Squamata, Aves and Mammalia; 44%), and vascular plants (19%), and the lowest level of identification was species or morphospecies. Software Format The dataset and code can be downloaded on Zenodo or GitHub.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».