Coordinateurs: Edeline Gagnon (University of Guelph, Canada), Joe Miller (Global Biodiversity Information Facility, Denmark), et Jens Ringelberg (University of Edinburgh, UK).
Introduction
Le Groupe de Travail sur les Occurrences des Légumineuses vise trois principaux objectifs : 1) promouvoir la communication entre chercheurs intéressés par les données d’occurrences sur les légumineuses ; 2) fournir des ressources et conseils pour faciliter l’assemblage, le géoréférencement et le contrôle de qualité des jeux de données d’occurrences; et 3) maintenir et partager une liste à jour des jeux de données nettoyées et de haute qualité sur les occurrences des légumineuses. Afin de promouvoir ces objectifs, nous organisons des rencontres en-ligne pour les chercheurs intéressés par les données d’occurrences des légumineuses et nous mettons régulièrement à jour cette page.
Si vous avez des questions ou commentaires, ou si vous voulez contribuer aux objectifs du groupe de travail, n’hésitez pas à nous contacter.
Jeux de données d’occurrences disponibles
Nous visons à maintenir cette liste à jour. Merci de nous contacter si des jeux de données sont manquants.
- Caesalpinioideae: (Bruneau et al. 2024)
- Swartzia (Papilionoideae): Velásquez-Puentes et al. 2023
- Mimoseae (Caesalpinioideae): Ringelberg et al. 2023
- Mimosa et Calliandra on Brazilian campos rupestres (Caesalpinioideae): Barros-Souza & Borges 2022
- Ticanto (Caesalpinioideae): Clark et al. 2022
- Daniellia clade (Detarioideae): Choo et al. 2020
- Parkinsonia - Delonix clade (Caesalpinioideae): Ringelberg et al. 2020
- Pictetia clade (Papilionoideae): Ringelberg et al. 2020
- Caesalpinia group (Caesalpinioideae): Gagnon et al. 2019
- Arquita (Caesalpinioideae): Gagnon et al. 2015
- Australian Acacia (Caesalpinioideae): González-Orozco et al. 2013
- Leucaena (Caesalpinioideae): Hughes & Bailey
Ressources
- La page GitHub d’Edeline Gagnon contient de multiples scripts R pour assembler et nettoyer des données d’occurrence provenant de différentes sources. Ceux-ci ont été utilisé, entre autres, pour nettoyer les données du genre Solanum (1169 spp) du projet Solanaceae Source, analysées dans Gagnon et al. 2023.
- La page Zenodo du Groupe de Travail sur les Occurrences des Légumineuses offre un script R adapté et un protocole pour télécharger et nettoyer des données d’occurrences. Ce script a été utilisé pour assembler les jeux de données analysés dans Gagnon et al. 2019, Ringelberg et al. 2020, et Ringelberg et al. 2023.
- La page GitHub de Yagos Barros-Souza contient des scripts R utilisés pour assembler et nettoyer des données d’occurrence d’espèces du campos rupestres brésilien (voir Barros-Souza & Borges 2022).
- Georeferencing Best Practices par Arthur Chapman et John Wieczorek offre un cadre théorique et une approche méthodologique pour géoréférencer des localités descriptives. Le document propose une mise à jour des meilleures pratiques, des approches recommandées, de la terminologie et des technologies développées depuis la publication originale de cet ouvrage en 2006 (Guide to Best Practices for Georeferencing).
- Le Georeferencing Quick Reference Guide par Paula Zermoglio, Arthur Chapman, John Wieczorek, Maria Celeste Luna et David Bloom fournit un protocole précis sous forme de guide pratique contenant des règles et procédures pour déterminer la forme des caractéristiques géospatiales et pour utiliser leurs résultats comme base pour le géoréférencement.
- Le Georeferencing Calculator Manual par David Bloom, John Wieczorek et Paula Zermoglio fournit des instructions pour le Georeferencing Calculator. Cet outil, basé sur un navigateur fonctionne à la fois en-ligne et hors ligne, et assiste les utilisateurs à géoréférencer les localités descriptives à l’aide de la méthode point-rayon décrite dans le Georeferencing Best Practices.