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Enregistrement W6899372946 · doi:10.5878/bvs7-gk47

A global database of soil seed bank richness, density, and abundance

2024· dataset· en· W6899372946 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSwedish National Data Service · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomeData bankAbundance (ecology)HabitatSoil seed bankSampling (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A soil seed bank is the collective name for viable seeds that are stored naturally in the soil. This database is the result of a comprehensive literature search, including all seed bank studies from the Web of Science from which data could be extracted, as well as an additional search of the Russian language literature. The database contains information on the species richness, seed density and/or seed abundance in 3096 records from at least 1778 locations across the world’s seven continents, extracted from 1442 studies published between 1940 and 2020. Records are grouped into five broad habitat categories (aquatic, arable, forest, grassland and wetland), including information relating to habitat degradation from, or restoration to other habitats (total 14 combinations). Sampling protocols were also extracted for each record, and the database was extensively checked for errors. The location of each record was then used to extract summary climate data and biome classification from external published databases (Karger et al. 2017, 2018 and Olson et al. 2001, respectively). A full data descriptor for this dataset is published as a data paper in the journal Ecology. As such, the data are described according to the journal's specifications in the file MetadataS1.pdf, with additional information in data_entry_intructions.pdf. The initial version of the dataset is also published as supporting information to the data paper. The file DataS1.zip described in MetadataS1.zip contains the files gsb_db.csv, gsb_code.R and data_entry_intructions.pdf. References: Karger, D. N., O. Conrad, J. Böhner, T. Kawohl, H. Kreft, R. W. Soria-Auza, N. E. Zimmermann, H. P. Linder, and M. Kessler. 2017. Climatologies at high resolution for the earth’s land surface areas. Scientific Data 4:170122. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.122 Karger, D. N., O. Conrad, J. Böhner, T. Kawohl, H. Kreft, R. W. Soria-Auza, N. E. Zimmermann, H. P. Linder, and M. Kessler. 2018. Data from: Climatologies at high resolution for the earth’s land surface areas. Dryad Digital Repository. http://dx.doi.org/doi:10.5061/dryad.kd1d4 Olson, D. M., E. Dinerstein, E. D. Wikramanayake, N. D. Burgess, G. V. N. Powell, E. C. Underwood, J. A. D’amico, I. Itoua, H. E. Strand, J. C. Morrison, C. J. Loucks, T. F. Allnutt, T. H. Ricketts, Y. Kura, J. F. Lamoreux, W. W. Wettengel, P. Hedao, and K. R. Kassem. 2001. Terrestrial Ecoregions of the World: A New Map of Life on Earth A new global map of terrestrial ecoregions provides an innovative tool for conserving biodiversity. BioScience 51:933–938. Link to data: https://files.worldwildlife.org/wwfcmsprod/files/Publication/file/6kcchn7e3u_official_teow.zip

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,010

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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