A framework to support the annotation, discovery and evaluation of data in ecology, for a better visibility and reuse of data and an increased societal value gained from environmental projects

Die vorliegende Dissertationsschrift beschäftigt sich im Kern mit der Verwendung von Metadaten in alltäglichen, datenbezogenen Arbeitsabläufen von Ökologen. Die vorgelegte Arbeit befasst sich dabei mit der Erstellung eines Rahmenwerkes zur Unterstützung der Annotation ökologischer Daten, der effizienten Suche nach ökologischen Daten in Datenbanken und der Einbindung von Metadaten während der Datenanalyse. Weiterhin behandelt die Arbeit die Dokumentation von Analysen sowie die Auswertung von Metadaten zur Entwicklung von Werkzeugen für eine Aufbereitung von Informationen über ökologische Projekte. Diese Informationen können zur Evaluation und Maximierung des aus den Projekten gezogenen gesellschaftlichen Mehrwerts eingesetzt werden. Die vorliegende Arbeit ist als kumulative Dissertation in englischer Sprache abgefasst. Sie basiert auf zwei Veröffentlichungen als Erstautor und einem zur Einreichung vorbereiteten Manuskript

Species richness stabilizes productivity via asynchrony and drought-tolerance diversity in a large-scale tree biodiversity experiment

Extreme climatic events threaten forests and their climate mitigation potential globally. Understanding the drivers promoting ecosystem stability is therefore considered crucial for mitigating adverse climate change effects on forests. Here, we use structural equation models to explain how tree species richness, asynchronous species dynamics, species-level population stability, and drought-tolerance traits relate to the stability of forest productivity along an experimentally manipulated species richness gradient ranging from 1 to 24 tree species. Tree species richness improved community stability by increasing asynchrony. That is, at higher species richness, interannual variation in productivity among tree species buffered the community against stress-related productivity declines. This effect was positively related to variation in stomatal control and resistance-acquisition strategies among species, but not to the community-weighted means of these trait syndromes. The identified mechanisms by which tree species richness stabilizes forest productivity emphasize the importance of diverse, mixed-species forests to adapt to climate change

Species richness stabilizes productivity via asynchrony and drought-tolerance diversity in a large-scale tree biodiversity experiment

Extreme climatic events threaten forests and their climate mitigation potential globally. Understanding the drivers promoting ecosystem stability is therefore considered crucial for mitigating adverse climate change effects on forests. Here, we use structural equation models to explain how tree species richness, asynchronous species dynamics, species-level population stability, and drought-tolerance traits relate to the stability of forest productivity along an experimentally manipulated species richness gradient ranging from 1 to 24 tree species. Tree species richness improved community stability by increasing asynchrony. That is, at higher species richness, interannual variation in productivity among tree species buffered the community against stress-related productivity declines. This effect was positively related to variation in stomatal control and resistance-acquisition strategies among species, but not to the community-weighted means of these trait syndromes. The identified mechanisms by which tree species richness stabilizes forest productivity emphasize the importance of diverse, mixed-species forests to adapt to climate change

A framework to support the annotation, discovery and evaluation of data in ecology, for a better visibility and reuse of data and an increased societal value gained from environmental projects

Die vorliegende Dissertationsschrift beschäftigt sich im Kern mit der Verwendung von Metadaten in alltäglichen, datenbezogenen Arbeitsabläufen von Ökologen. Die vorgelegte Arbeit befasst sich dabei mit der Erstellung eines Rahmenwerkes zur Unterstützung der Annotation ökologischer Daten, der effizienten Suche nach ökologischen Daten in Datenbanken und der Einbindung von Metadaten während der Datenanalyse. Weiterhin behandelt die Arbeit die Dokumentation von Analysen sowie die Auswertung von Metadaten zur Entwicklung von Werkzeugen für eine Aufbereitung von Informationen über ökologische Projekte. Diese Informationen können zur Evaluation und Maximierung des aus den Projekten gezogenen gesellschaftlichen Mehrwerts eingesetzt werden. Die vorliegende Arbeit ist als kumulative Dissertation in englischer Sprache abgefasst. Sie basiert auf zwei Veröffentlichungen als Erstautor und einem zur Einreichung vorbereiteten Manuskript

A framework to support the annotation, discovery and evaluation of data in ecology, for a better visibility and reuse of data and an increased societal value gained from environmental projects

Die vorliegende Dissertationsschrift beschäftigt sich im Kern mit der Verwendung von Metadaten in alltäglichen, datenbezogenen Arbeitsabläufen von Ökologen. Die vorgelegte Arbeit befasst sich dabei mit der Erstellung eines Rahmenwerkes zur Unterstützung der Annotation ökologischer Daten, der effizienten Suche nach ökologischen Daten in Datenbanken und der Einbindung von Metadaten während der Datenanalyse. Weiterhin behandelt die Arbeit die Dokumentation von Analysen sowie die Auswertung von Metadaten zur Entwicklung von Werkzeugen für eine Aufbereitung von Informationen über ökologische Projekte. Diese Informationen können zur Evaluation und Maximierung des aus den Projekten gezogenen gesellschaftlichen Mehrwerts eingesetzt werden. Die vorliegende Arbeit ist als kumulative Dissertation in englischer Sprache abgefasst. Sie basiert auf zwei Veröffentlichungen als Erstautor und einem zur Einreichung vorbereiteten Manuskript

rBEFdata full example script

<p>Full example R script from the paper "rBEFdata - documenting data exchange and analysis for a collaborative data management platform".</p

GFBio Data Search

The GFBio Data Search is based on the Dai:Si search UI (https://api.semanticscholar.org/CorpusID:240005304) and enables a search of datasets which are distributed and published across the GFBio Data Centers (https://gfbio.org/data-centers/). The data centers and the data sources they provide are listed in an aggregator service. A harvester service collects the resources from the aggregator and extracts the information into an Elasticsearch index.This work was supported by the German Research Foundation (DFG) within the project "Establishment of the National Research Data Infrastructure (NFDI)" in the consortium NFDI4Biodiversity (project number 442032008).This work was supported by the German Research Foundation (DFG) within the project "German Federation for Biological Data e.V.: Concept for a sustainable research data management of environmental data for Germany." (project number 408180549)

GFBio DMP Tool

GFBio DMP Tool based on RDMO- This work was supported by the German Research Foundation (DFG) within the project "Establishment of the National Research Data Infrastructure (NFDI)" in the consortium NFDI4Biodiversity (project number [442032008](https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/442032008)). - This work was supported by the German Research Foundation (DFG) within the project "German Federation for Biological Data e.V.: Concept for a sustainable research data management of environmental data for Germany." (project number [408180549](https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/408180549))

Essential Annotation Schema for Ecology (EASE)—A framework supporting the efficient data annotation and faceted navigation in ecology

<div><p>Ecology has become a data intensive science over the last decades which often relies on the reuse of data in cross-experimental analyses. However, finding data which qualifies for the reuse in a specific context can be challenging. It requires good quality metadata and annotations as well as efficient search strategies. To date, full text search (often on the metadata only) is the most widely used search strategy although it is known to be inaccurate. Faceted navigation is providing a filter mechanism which is based on fine granular metadata, categorizing search objects along numeric and categorical parameters relevant for their discovery. Selecting from these parameters during a full text search creates a system of filters which allows to refine and improve the results towards more relevance. We developed a framework for the efficient annotation and faceted navigation in ecology. It consists of an XML schema for storing the annotation of search objects and is accompanied by a vocabulary focused on ecology to support the annotation process. The framework consolidates ideas which originate from widely accepted metadata standards, textbooks, scientific literature, and vocabularies as well as from expert knowledge contributed by researchers from ecology and adjacent disciplines.</p></div

A mockup of a potential annotation tool which will be developed in the future based on the principles of the EASE framework.

<p>The figure here specifically depicts the sphere part, detailing the sub-facet hydrosphere. To allow for a finer granularity within the hydrosphere, the tool will allow to specify specific zones in and related to rivers, lakes or the sea. Within these sub-facets, one can easily state where measurements or samples have been taken. To guide the user and allow for a qualitative annotation, definitions of the respective concepts should be displayed e.g. by resting with the cursor over the question marks. In case the user does not find suitable concepts in a specific category he will be provided with an option to extend the annotation vocabulary on the fly (i.e. not shown here).</p