• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

结合公民科学数据和文献资料,构建台湾鸟类特征数据集。

Combining citizen science data and literature to build a traits dataset of Taiwan's birds.

机构信息

Division of Forest Protection, Taiwan Forestry Research Institute, Taipei City, 10066, Taiwan.

School of Forestry and Resource Conservation, National Taiwan University, Taipei City, 10611, Taiwan.

出版信息

Sci Data. 2024 Oct 3;11(1):1076. doi: 10.1038/s41597-024-03928-3.

DOI:10.1038/s41597-024-03928-3
PMID:39362872
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11450177/
Abstract

Trait-based methodologies are gaining traction in the field of ecology, providing deeper insights into ecosystem structure and functions. To this end, trait databases tailored to specific taxonomic groups have become foundational. In Taiwan, the collaborative efforts of avian researchers and dedicated citizen scientists have led to the compilation of a vast array of data. This includes web-sourced images from social media, spatial distribution records from eBird, and morphological metrics from banded birds and specimens. Enriched by peer-reviewed literature, we have meticulously assembled a comprehensive trait dataset encompassing 454 bird species across 73 families. This dataset covers a wide range of traits, including foraging ecology, morphological characteristics, territorial behaviors, breeding attributes, and the roles of bird species in ecosystem regulation. As an invaluable resource, this dataset lays the foundation for in-depth exploration of functional diversity, trait-based community ecology, ecosystem function, and critical insights needed to shape conservation strategies.

摘要

基于特征的方法在生态学领域越来越受到关注,为深入了解生态系统结构和功能提供了更深入的见解。为此,针对特定分类群定制的特征数据库已成为基础。在台湾,鸟类研究人员和热心的公民科学家的合作努力导致了大量数据的编制。这包括来自社交媒体的网络来源图像、来自 eBird 的空间分布记录以及来自戴环鸟类和标本的形态度量。通过同行评审的文献进行丰富,我们精心整理了一个包含 73 个科的 454 种鸟类的综合特征数据集。该数据集涵盖了广泛的特征,包括觅食生态学、形态特征、领地行为、繁殖属性以及鸟类在生态系统调节中的作用。作为一个宝贵的资源,该数据集为深入探索功能多样性、基于特征的群落生态学、生态系统功能以及制定保护策略所需的关键见解奠定了基础。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/d74c/11450177/0087fdf09cf1/41597_2024_3928_Fig1_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/d74c/11450177/0087fdf09cf1/41597_2024_3928_Fig1_HTML.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/d74c/11450177/0087fdf09cf1/41597_2024_3928_Fig1_HTML.jpg

相似文献

1
Combining citizen science data and literature to build a traits dataset of Taiwan's birds.结合公民科学数据和文献资料,构建台湾鸟类特征数据集。
Sci Data. 2024 Oct 3;11(1):1076. doi: 10.1038/s41597-024-03928-3.
2
A trait dataset for Taiwan's breeding birds.台湾繁殖鸟类的性状数据集。
Biodivers Data J. 2020 May 19;8:e49735. doi: 10.3897/BDJ.8.e49735. eCollection 2020.
3
AVONET: morphological, ecological and geographical data for all birds.雅文鸟:所有鸟类的形态学、生态学和地理学数据。
Ecol Lett. 2022 Mar;25(3):581-597. doi: 10.1111/ele.13898.
4
Birds rarely hybridize: A citizen science approach to estimating rates of hybridization in the wild.鸟类很少杂交:一种用于估算野生环境中杂交率的公民科学方法。
Evolution. 2020 Jun;74(6):1216-1223. doi: 10.1111/evo.13943. Epub 2020 Mar 21.
5
Modeling avian full annual cycle distribution and population trends with citizen science data.利用公民科学数据建立鸟类全年分布和种群趋势模型。
Ecol Appl. 2020 Apr;30(3):e02056. doi: 10.1002/eap.2056. Epub 2020 Jan 8.
6
Characterizing the cultural niches of North American birds.描述北美的鸟类的文化生态位。
Proc Natl Acad Sci U S A. 2019 May 28;116(22):10868-10873. doi: 10.1073/pnas.1820670116. Epub 2019 Apr 15.
7
A global database of bird nest traits.一个关于鸟巢特征的全球数据库。
Sci Data. 2023 Dec 21;10(1):923. doi: 10.1038/s41597-023-02837-1.
8
Accumulating crop functional trait data with citizen science.利用公民科学积累作物功能性状数据。
Sci Rep. 2019 Oct 31;9(1):15715. doi: 10.1038/s41598-019-51927-x.
9
Assessing adequacy of citizen science datasets for biodiversity monitoring.评估公民科学数据集对生物多样性监测的适用性。
Ecol Evol. 2024 Jan 31;14(2):e10857. doi: 10.1002/ece3.10857. eCollection 2024 Feb.
10
Comparing avian species richness estimates from structured and semi-structured citizen science data.比较结构化和半结构化公民科学数据中的鸟类物种丰富度估计值。
Sci Rep. 2023 Jan 21;13(1):1214. doi: 10.1038/s41598-023-28064-7.

本文引用的文献

1
Continental scale dietary patterns in a New World raptor using web-sourced photographs.利用网络来源的照片研究新大陆猛禽的大陆尺度饮食模式。
PLoS One. 2024 Jul 15;19(7):e0304740. doi: 10.1371/journal.pone.0304740. eCollection 2024.
2
Trait-based species richness: ecology and macroevolution.基于性状的物种丰富度:生态学与宏观进化
Biol Rev Camb Philos Soc. 2023 Aug;98(4):1365-1387. doi: 10.1111/brv.12957. Epub 2023 Apr 4.
3
GABB: A global dataset of alpine breeding birds and their ecological traits.高山繁殖鸟类及其生态特征全球数据集(GABB)
Sci Data. 2022 Oct 15;9(1):627. doi: 10.1038/s41597-022-01723-6.
4
Trait-based approaches to global change ecology: moving from description to prediction.基于特征的全球变化生态学方法:从描述到预测的转变。
Proc Biol Sci. 2022 Mar 30;289(1971):20220071. doi: 10.1098/rspb.2022.0071. Epub 2022 Mar 16.
5
AVONET: morphological, ecological and geographical data for all birds.雅文鸟:所有鸟类的形态学、生态学和地理学数据。
Ecol Lett. 2022 Mar;25(3):581-597. doi: 10.1111/ele.13898.
6
The World Spider Trait database: a centralized global open repository for curated data on spider traits.世界蜘蛛特征数据库:一个集中的全球开放蜘蛛特征数据存储库。
Database (Oxford). 2021 Oct 15;2021. doi: 10.1093/database/baab064.
7
A trait dataset for Taiwan's breeding birds.台湾繁殖鸟类的性状数据集。
Biodivers Data J. 2020 May 19;8:e49735. doi: 10.3897/BDJ.8.e49735. eCollection 2020.
8
Macroevolutionary convergence connects morphological form to ecological function in birds.宏观进化趋同将鸟类的形态结构与生态功能联系起来。
Nat Ecol Evol. 2020 Feb;4(2):230-239. doi: 10.1038/s41559-019-1070-4. Epub 2020 Jan 13.
9
TRY-A plant trait database of databases.TRY-A 数据库中的植物性状数据库。
Glob Chang Biol. 2020 Jan;26(1):189-190. doi: 10.1111/gcb.14869. Epub 2019 Dec 31.
10
TRY plant trait database - enhanced coverage and open access.TRY 植物性状数据库——增强的涵盖范围和开放获取。
Glob Chang Biol. 2020 Jan;26(1):119-188. doi: 10.1111/gcb.14904. Epub 2019 Dec 31.