Desarrollo de un modelo predictivo como soporte para la revisión de cuestiones lingüísticas y de estilo de los recursos ordinarios de apelación

El presente trabajo aborda el análisis de técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la etapa de revisión de los recursos ordinarios de apelación, confeccionados por agentes de Fiscalía de Estado de la Provincia de Buenos Aires en el marco de las causas judiciales en las que interviene. Tomando como parámetro determinados acuerdos lingüísticos y de estilo, se realizó una prueba de concepto en la que se los clasificó automáticamente entre aquellos que CUMPLEN y NO CUMPLEN con tales acuerdos, mediante la aplicación de dos métodos: bolsa de palabras y determinación de features a partir métricas preestablecidas. La utilización de este tipo de herramientas posibilita que el/la funcionario/a interviniente en los distintos circuitos de revisión, enfoque sus mayores esfuerzos en el análisis y consideración de las cuestiones formales y sustanciales según la ley vigente del escrito que CUMPLE, mientras que aquel que no cumple, debe ser reexaminado por el profesional encargado de su elaboración. De esa manera se logra una mejora en la actuación estatal y el cumplimiento de sus funciones, sin relegar el control que el/la funcionario/a continúa realizando con la ayuda del modelo predictivo.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Desarrollo de un modelo predictivo como soporte para la revisión de cuestiones lingüísticas y de estilo de los recursos ordinarios de apelación

El presente trabajo aborda el análisis de técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la etapa de revisión de los recursos ordinarios de apelación, confeccionados por agentes de Fiscalía de Estado de la Provincia de Buenos Aires en el marco de las causas judiciales en las que interviene. Tomando como parámetro determinados acuerdos lingüísticos y de estilo, se realizó una prueba de concepto en la que se los clasificó automáticamente entre aquellos que CUMPLEN y NO CUMPLEN con tales acuerdos, mediante la aplicación de dos métodos: bolsa de palabras y determinación de features a partir métricas preestablecidas. La utilización de este tipo de herramientas posibilita que el/la funcionario/a interviniente en los distintos circuitos de revisión, enfoque sus mayores esfuerzos en el análisis y consideración de las cuestiones formales y sustanciales según la ley vigente del escrito que CUMPLE, mientras que aquel que no cumple, debe ser reexaminado por el profesional encargado de su elaboración. De esa manera se logra una mejora en la actuación estatal y el cumplimiento de sus funciones, sin relegar el control que el/la funcionario/a continúa realizando con la ayuda del modelo predictivo.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Desarrollo de un modelo predictivo como soporte para la revisión de cuestiones lingüísticas y de estilo de los recursos ordinarios de apelación

El presente trabajo aborda el análisis de técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la etapa de revisión de los recursos ordinarios de apelación, confeccionados por agentes de Fiscalía de Estado de la Provincia de Buenos Aires en el marco de las causas judiciales en las que interviene. Tomando como parámetro determinados acuerdos lingüísticos y de estilo, se realizó una prueba de concepto en la que se los clasificó automáticamente entre aquellos que CUMPLEN y NO CUMPLEN con tales acuerdos, mediante la aplicación de dos métodos: bolsa de palabras y determinación de features a partir métricas preestablecidas. La utilización de este tipo de herramientas posibilita que el/la funcionario/a interviniente en los distintos circuitos de revisión, enfoque sus mayores esfuerzos en el análisis y consideración de las cuestiones formales y sustanciales según la ley vigente del escrito que CUMPLE, mientras que aquel que no cumple, debe ser reexaminado por el profesional encargado de su elaboración. De esa manera se logra una mejora en la actuación estatal y el cumplimiento de sus funciones, sin relegar el control que el/la funcionario/a continúa realizando con la ayuda del modelo predictivo.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Utilización de un modelo predictivo como soporte para la revisión de los recursos ordinarios de apelación

El presente trabajo aborda el análisis de técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la etapa de revisión de los recursos ordinarios de apelación, confeccionados por agentes de Fiscalía de Estado de la Provincia de Buenos Aires en el marco de las causas judiciales en las que interviene. Tomando como parámetro determinados acuerdos lingüísticos y de estilo, se realizó una prueba de concepto en la que se los clasificó automáticamente entre aquellos que CUMPLEN y NO CUMPLEN con tales acuerdos, mediante la aplicación de dos métodos: bolsa de palabras y determinación de features a partir métricas preestablecidas. La utilización de este tipo de herramientas posibilita que el/la funcionario/a interviniente en los distintos circuitos de revisión, enfoque sus mayores esfuerzos en el análisis y consideración de las cuestiones formales y sustanciales según la ley vigente del escrito que CUMPLE, mientras que aquel que NO CUMPLE, debe ser reexaminado por el profesional encargado de su elaboración. De esa manera se logra una mejora en la actuación estatal y el cumplimiento de sus funciones, sin relegar el control que el/la funcionario/a continúa realizando con la ayuda del modelo predictivo.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

VELOX: inteligencia artificial aplicada al proceso de amparo por mora : Un prototipo para la gestión interna de la Fiscalía de Estado de PBA

Con el fin de liberar tiempo y recursos para el tratamiento de cuestiones de mayor complejidad, y contribuir de ese modo a una defensa eficaz del patrimonio fiscal, pudimos constatar que el proceso del amparo por mora presenta un bajo nivel de complejidad, siendo posible su automatización con intervención humana reducida y pasible de una predicción inteligente. Bajo un enfoque de tareas, logramos segmentar el proceso en tres etapas procesales: inicio del trámite, sentencia, y ejecución de sentencia. Se detectaron los datos variables y sobre esa base se elaboró una guía de preguntas y respuestas conducentes que permitieran traducir al lenguaje de programación todas las decisiones posibles de ser plasmadas en los árboles de decisión. Finalmente se asignó un modelo de escrito como terminal final de cada encadenamiento. Asimismo se logró detectar la etapa procesal correspondiente a cada cédula de notificación y obtener el número de registro de la causa en el sistema de seguimiento interno, lo que permite importar la mayoría de los datos necesarios para la generación automática del documento final. Todo este proceso concluyó en la creación de un prototipo que denominamos VELOX. Los resultados obtenidos y proyectados resultan alentadores pues se logró un ahorro estimado de tiempo del orden del 91% con los beneficios asociados a ello.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

VELOX: Artificial intelligence applied to views. A new PoC for the internal management of the PBA State Prosecutor's Office

En el ámbito de la Fiscalía de Estado de la Provincia de Buenos Aires se desarrolló una prueba de concepto (PoC) que asiste a los abogados y abogadas en la confección de la vista fiscal que en sede administrativa emite el Fiscal de Estado, con carácter previo a decidir los expedientes en los que se reclama el pago de intereses por mora en la cancelación de facturas. Se trata de una nueva aplicación de la tecnología desarrollada bajo la denominación VELOX, para pruebas realizadas previamente a fin de explorar técnicas de IA que permitan mejorar el desempeño del Organismo y lograr una eficaz defensa del patrimonio fiscal. En este caso el abogado o abogada sube al sistema el expediente electrónico activando el proceso de búsqueda de datos guiada por la automatización del proceso, mediante la interacción con el usuario a través de la interfaz instrumentada en base a las preguntas y respuestas, con la intervención del usuario en caso de ser necesario. Una vez identificados los datos disponibles en los documentos que integran el expediente, el sistema está en condiciones de incorporarlos a los modelos y/o de calcular mediante operaciones aritméticas nuevos datos necesarios. A partir del cruce de la información recabada se constata si la factura ha sido pagada en término, si el reclamo es extemporáneo o si corresponde el pago de intereses por mora, luego de lo cual se genera la vista automáticamente. No obstante el buen rendimiento de la solución aplicada al caso mediante la aplicación de técnicas de programación tradicionales, frente a variaciones detectadas en la estructura y contenido de los documentos de los que se extraen los datos, se decidió aplicar técnicas de machine learning aplicando aprendizaje supervisado, con resultados altamente promisorios.Within the scope of the State Prosecutor's Office of the Province of Buenos Aires, a proof of concept (PoC) was developed that assists lawyers in the preparation of the fiscal view issued by the State Prosecutor in administrative headquarters, prior to deciding the files in which the payment of interest is claimed for late payment in the cancellation of invoices. It is a new application of the technology developed under the name VELOX, for tests previously carried out in order to explore AI techniques that improve the performance of the Agency and achieve an effective defense of fiscal assets. In this case, the lawyer uploads the electronic file to the system, activating the data search process guided by the automation of the process, through interaction with the user through the instrumented interface based on the questions and answers, with the intervention of the user if necessary. Once the data available in the documents in the file have been identified, the system is able to incorporate them into the models and/or to calculate new necessary data by means of arithmetic operations. From the crossing of the information collected, it is verified if the invoice has been paid on time, if the claim is untimely or if the payment of interest for late payment corresponds, after which the view is automatically generated. Despite the good performance of the solution applied to the case through the application of traditional programming techniques, compared to variations detected in the structure and content of the documents from which the data are extracted, it was decided to apply machine learning techniques applying supervised learning, with highly promising results.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

VELOX: Inteligencia artificial aplicada a las vistas : Una nueva PoC para la gestión interna de la Fiscalía de Estado de PBA

En el ámbito de la Fiscalía de Estado de la Provincia de Buenos Aires se desarrolló una prueba de concepto (PoC) que asiste a los abogados y abogadas en la confección de la vista fiscal que en sede administrativa emite el Fiscal de Estado, con carácter previo a decidir los expedientes en los que se reclama el pago de intereses por mora en la cancelación de facturas. Se trata de una nueva aplicación de la tecnología desarrollada bajo la denominación VELOX, para pruebas realizadas previamente a fin de explorar técnicas de IA que permitan mejorar el desempeño del Organismo y lograr una eficaz defensa del patrimonio fiscal. En este caso el abogado o abogada sube al sistema el expediente electrónico activando el proceso de búsqueda de datos guiada por la automatización del proceso, mediante la interacción con el usuario a través de la interfaz instrumentada en base a las preguntas y respuestas, con la intervención del usuario en caso de ser necesario. Una vez identificados los datos disponibles en los documentos que integran el expediente, el sistema está en condiciones de incorporarlos a los modelos y/o de calcular mediante operaciones aritméticas nuevos datos necesarios. A partir del cruce de la información recabada se constata si la factura ha sido pagada en término, si el reclamo es extemporáneo o si corresponde el pago de intereses por mora, luego de lo cual se genera la vista automáticamente. No obstante el buen rendimiento de la solución aplicada al caso mediante la aplicación de técnicas de programación tradicionales, frente a variaciones detectadas en la estructura y contenido de los documentos de los que se extraen los datos, se decidió aplicar técnicas de machine learning aplicando aprendizaje supervisado, con resultados altamente promisorios.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

TRY plant trait database – enhanced coverage and open access

Plant traits - the morphological, anatomical, physiological, biochemical and phenological characteristics of plants - determine how plants respond to environmental factors, affect other trophic levels, and influence ecosystem properties and their benefits and detriments to people. Plant trait data thus represent the basis for a vast area of research spanning from evolutionary biology, community and functional ecology, to biodiversity conservation, ecosystem and landscape management, restoration, biogeography and earth system modelling. Since its foundation in 2007, the TRY database of plant traits has grown continuously. It now provides unprecedented data coverage under an open access data policy and is the main plant trait database used by the research community worldwide. Increasingly, the TRY database also supports new frontiers of trait‐based plant research, including the identification of data gaps and the subsequent mobilization or measurement of new data. To support this development, in this article we evaluate the extent of the trait data compiled in TRY and analyse emerging patterns of data coverage and representativeness. Best species coverage is achieved for categorical traits - almost complete coverage for ‘plant growth form’. However, most traits relevant for ecology and vegetation modelling are characterized by continuous intraspecific variation and trait–environmental relationships. These traits have to be measured on individual plants in their respective environment. Despite unprecedented data coverage, we observe a humbling lack of completeness and representativeness of these continuous traits in many aspects. We, therefore, conclude that reducing data gaps and biases in the TRY database remains a key challenge and requires a coordinated approach to data mobilization and trait measurements. This can only be achieved in collaboration with other initiatives

TRY plant trait database – enhanced coverage and open access

Plant traits—the morphological, anatomical, physiological, biochemical and phenological characteristics of plants—determine how plants respond to environmental factors, affect other trophic levels, and influence ecosystem properties and their benefits and detriments to people. Plant trait data thus represent the basis for a vast area of research spanning from evolutionary biology, community and functional ecology, to biodiversity conservation, ecosystem and landscape management, restoration, biogeography and earth system modelling. Since its foundation in 2007, the TRY database of plant traits has grown continuously. It now provides unprecedented data coverage under an open access data policy and is the main plant trait database used by the research community worldwide. Increasingly, the TRY database also supports new frontiers of trait-based plant research, including the identification of data gaps and the subsequent mobilization or measurement of new data. To support this development, in this article we evaluate the extent of the trait data compiled in TRY and analyse emerging patterns of data coverage and representativeness. Best species coverage is achieved for categorical traits—almost complete coverage for ‘plant growth form’. However, most traits relevant for ecology and vegetation modelling are characterized by continuous intraspecific variation and trait–environmental relationships. These traits have to be measured on individual plants in their respective environment. Despite unprecedented data coverage, we observe a humbling lack of completeness and representativeness of these continuous traits in many aspects. We, therefore, conclude that reducing data gaps and biases in the TRY database remains a key challenge and requires a coordinated approach to data mobilization and trait measurements. This can only be achieved in collaboration with other initiatives.Rest of authors: Decky Junaedi, Robert R. Junker, Eric Justes, Richard Kabzems, Jeffrey Kane, Zdenek Kaplan, Teja Kattenborn, Lyudmila Kavelenova, Elizabeth Kearsley, Anne Kempel, Tanaka Kenzo, Andrew Kerkhoff, Mohammed I. Khalil, Nicole L. Kinlock, Wilm Daniel Kissling, Kaoru Kitajima, Thomas Kitzberger, Rasmus Kjøller, Tamir Klein, Michael Kleyer, Jitka Klimešová, Joice Klipel, Brian Kloeppel, Stefan Klotz, Johannes M. H. Knops, Takashi Kohyama, Fumito Koike, Johannes Kollmann, Benjamin Komac, Kimberly Komatsu, Christian König, Nathan J. B. Kraft, Koen Kramer, Holger Kreft, Ingolf Kühn, Dushan Kumarathunge, Jonas Kuppler, Hiroko Kurokawa, Yoko Kurosawa, Shem Kuyah, Jean-Paul Laclau, Benoit Lafleur, Erik Lallai, Eric Lamb, Andrea Lamprecht, Daniel J. Larkin, Daniel Laughlin, Yoann Le Bagousse-Pinguet, Guerric le Maire, Peter C. le Roux, Elizabeth le Roux, Tali Lee, Frederic Lens, Simon L. Lewis, Barbara Lhotsky, Yuanzhi Li, Xine Li, Jeremy W. Lichstein, Mario Liebergesell, Jun Ying Lim, Yan-Shih Lin, Juan Carlos Linares, Chunjiang Liu, Daijun Liu, Udayangani Liu, Stuart Livingstone, Joan Llusià, Madelon Lohbeck, Álvaro López-García, Gabriela Lopez-Gonzalez, Zdeňka Lososová, Frédérique Louault, Balázs A. Lukács, Petr Lukeš, Yunjian Luo, Michele Lussu, Siyan Ma, Camilla Maciel Rabelo Pereira, Michelle Mack, Vincent Maire, Annikki Mäkelä, Harri Mäkinen, Ana Claudia Mendes Malhado, Azim Mallik, Peter Manning, Stefano Manzoni, Zuleica Marchetti, Luca Marchino, Vinicius Marcilio-Silva, Eric Marcon, Michela Marignani, Lars Markesteijn, Adam Martin, Cristina Martínez-Garza, Jordi Martínez-Vilalta, Tereza Mašková, Kelly Mason, Norman Mason, Tara Joy Massad, Jacynthe Masse, Itay Mayrose, James McCarthy, M. Luke McCormack, Katherine McCulloh, Ian R. McFadden, Brian J. McGill, Mara Y. McPartland, Juliana S. Medeiros, Belinda Medlyn, Pierre Meerts, Zia Mehrabi, Patrick Meir, Felipe P. L. Melo, Maurizio Mencuccini, Céline Meredieu, Julie Messier, Ilona Mészáros, Juha Metsaranta, Sean T. Michaletz, Chrysanthi Michelaki, Svetlana Migalina, Ruben Milla, Jesse E. D. Miller, Vanessa Minden, Ray Ming, Karel Mokany, Angela T. Moles, Attila Molnár V, Jane Molofsky, Martin Molz, Rebecca A. Montgomery, Arnaud Monty, Lenka Moravcová, Alvaro Moreno-Martínez, Marco Moretti, Akira S. Mori, Shigeta Mori, Dave Morris, Jane Morrison, Ladislav Mucina, Sandra Mueller, Christopher D. Muir, Sandra Cristina Müller, François Munoz, Isla H. Myers-Smith, Randall W. Myster, Masahiro Nagano, Shawna Naidu, Ayyappan Narayanan, Balachandran Natesan, Luka Negoita, Andrew S. Nelson, Eike Lena Neuschulz, Jian Ni, Georg Niedrist, Jhon Nieto, Ülo Niinemets, Rachael Nolan, Henning Nottebrock, Yann Nouvellon, Alexander Novakovskiy, The Nutrient Network, Kristin Odden Nystuen, Anthony O'Grady, Kevin O'Hara, Andrew O'Reilly-Nugent, Simon Oakley, Walter Oberhuber, Toshiyuki Ohtsuka, Ricardo Oliveira, Kinga Öllerer, Mark E. Olson, Vladimir Onipchenko, Yusuke Onoda, Renske E. Onstein, Jenny C. Ordonez, Noriyuki Osada, Ivika Ostonen, Gianluigi Ottaviani, Sarah Otto, Gerhard E. Overbeck, Wim A. Ozinga, Anna T. Pahl, C. E. Timothy Paine, Robin J. Pakeman, Aristotelis C. Papageorgiou, Evgeniya Parfionova, Meelis Pärtel, Marco Patacca, Susana Paula, Juraj Paule, Harald Pauli, Juli G. Pausas, Begoña Peco, Josep Penuelas, Antonio Perea, Pablo Luis Peri, Ana Carolina Petisco-Souza, Alessandro Petraglia, Any Mary Petritan, Oliver L. Phillips, Simon Pierce, Valério D. Pillar, Jan Pisek, Alexandr Pomogaybin, Hendrik Poorter, Angelika Portsmuth, Peter Poschlod, Catherine Potvin, Devon Pounds, A. Shafer Powell, Sally A. Power, Andreas Prinzing, Giacomo Puglielli, Petr Pyšek, Valerie Raevel, Anja Rammig, Johannes Ransijn, Courtenay A. Ray, Peter B. Reich, Markus Reichstein, Douglas E. B. Reid, Maxime Réjou-Méchain, Victor Resco de Dios, Sabina Ribeiro, Sarah Richardson, Kersti Riibak, Matthias C. Rillig, Fiamma Riviera, Elisabeth M. R. Robert, Scott Roberts, Bjorn Robroek, Adam Roddy, Arthur Vinicius Rodrigues, Alistair Rogers, Emily Rollinson, Victor Rolo, Christine Römermann, Dina Ronzhina, Christiane Roscher, Julieta A. Rosell, Milena Fermina Rosenfield, Christian Rossi, David B. Roy, Samuel Royer-Tardif, Nadja Rüger, Ricardo Ruiz-Peinado, Sabine B. Rumpf, Graciela M. Rusch, Masahiro Ryo, Lawren Sack, Angela Saldaña, Beatriz Salgado-Negret, Roberto Salguero-Gomez, Ignacio Santa-Regina, Ana Carolina Santacruz-García, Joaquim Santos, Jordi Sardans, Brandon Schamp, Michael Scherer-Lorenzen, Matthias Schleuning, Bernhard Schmid, Marco Schmidt, Sylvain Schmitt, Julio V. Schneider, Simon D. Schowanek, Julian Schrader, Franziska Schrodt, Bernhard Schuldt, Frank Schurr, Galia Selaya Garvizu, Marina Semchenko, Colleen Seymour, Julia C. Sfair, Joanne M. Sharpe, Christine S. Sheppard, Serge Sheremetiev, Satomi Shiodera, Bill Shipley, Tanvir Ahmed Shovon, Alrun Siebenkäs, Carlos Sierra, Vasco Silva, Mateus Silva, Tommaso Sitzia, Henrik Sjöman, Martijn Slot, Nicholas G. Smith, Darwin Sodhi, Pamela Soltis, Douglas Soltis, Ben Somers, Grégory Sonnier, Mia Vedel Sørensen, Enio Egon Sosinski Jr, Nadejda A. Soudzilovskaia, Alexandre F. Souza, Marko Spasojevic, Marta Gaia Sperandii, Amanda B. Stan, James Stegen, Klaus Steinbauer, Jörg G. Stephan, Frank Sterck, Dejan B. Stojanovic, Tanya Strydom, Maria Laura Suarez, Jens-Christian Svenning, Ivana Svitková, Marek Svitok, Miroslav Svoboda, Emily Swaine, Nathan Swenson, Marcelo Tabarelli, Kentaro Takagi, Ulrike Tappeiner, Rubén Tarifa, Simon Tauugourdeau, Cagatay Tavsanoglu, Mariska te Beest, Leho Tedersoo, Nelson Thiffault, Dominik Thom, Evert Thomas, Ken Thompson, Peter E. Thornton, Wilfried Thuiller, Lubomír Tichý, David Tissue, Mark G. Tjoelker, David Yue Phin Tng, Joseph Tobias, Péter Török, Tonantzin Tarin, José M. Torres-Ruiz, Béla Tóthmérész, Martina Treurnicht, Valeria Trivellone, Franck Trolliet, Volodymyr Trotsiuk, James L. Tsakalos, Ioannis Tsiripidis, Niklas Tysklind, Toru Umehara, Vladimir Usoltsev, Matthew Vadeboncoeur, Jamil Vaezi, Fernando Valladares, Jana Vamosi, Peter M. van Bodegom, Michiel van Breugel, Elisa Van Cleemput, Martine van de Weg, Stephni van der Merwe, Fons van der Plas, Masha T. van der Sande, Mark van Kleunen, Koenraad Van Meerbeek, Mark Vanderwel, Kim André Vanselow, Angelica Vårhammar, Laura Varone, Maribel Yesenia Vasquez Valderrama, Kiril Vassilev, Mark Vellend, Erik J. Veneklaas, Hans Verbeeck, Kris Verheyen, Alexander Vibrans, Ima Vieira, Jaime Villacís, Cyrille Violle, Pandi Vivek, Katrin Wagner, Matthew Waldram, Anthony Waldron, Anthony P. Walker, Martyn Waller, Gabriel Walther, Han Wang, Feng Wang, Weiqi Wang, Harry Watkins, James Watkins, Ulrich Weber, James T. Weedon, Liping Wei, Patrick Weigelt, Evan Weiher, Aidan W. Wells, Camilla Wellstein, Elizabeth Wenk, Mark Westoby, Alana Westwood, Philip John White, Mark Whitten, Mathew Williams, Daniel E. Winkler, Klaus Winter, Chevonne Womack, Ian J. Wright, S. Joseph Wright, Justin Wright, Bruno X. Pinho, Fabiano Ximenes, Toshihiro Yamada, Keiko Yamaji, Ruth Yanai, Nikolay Yankov, Benjamin Yguel, Kátia Janaina Zanini, Amy E. Zanne, David Zelený, Yun-Peng Zhao, Jingming Zheng, Ji Zheng, Kasia Ziemińska, Chad R. Zirbel, Georg Zizka, Irié Casimir Zo-Bi, Gerhard Zotz, Christian Wirth.Max Planck Institute for Biogeochemistry; Max Planck Society; German Centre for Integrative Biodiversity Research (iDiv) Halle-Jena-Leipzig; International Programme of Biodiversity Science (DIVERSITAS); International Geosphere-Biosphere Programme (IGBP); Future Earth; French Foundation for Biodiversity Research (FRB); GIS ‘Climat, Environnement et Société'.http://wileyonlinelibrary.com/journal/gcbhj2021Plant Production and Soil Scienc

TRY plant trait database – enhanced coverage and open access

Plant traits—the morphological, anatomical, physiological, biochemical and phenological characteristics of plants—determine how plants respond to environmental factors, affect other trophic levels, and influence ecosystem properties and their benefits and detriments to people. Plant trait data thus represent the basis for a vast area of research spanning from evolutionary biology, community and functional ecology, to biodiversity conservation, ecosystem and landscape management, restoration, biogeography and earth system modelling. Since its foundation in 2007, the TRY database of plant traits has grown continuously. It now provides unprecedented data coverage under an open access data policy and is the main plant trait database used by the research community worldwide. Increasingly, the TRY database also supports new frontiers of trait-based plant research, including the identification of data gaps and the subsequent mobilization or measurement of new data. To support this development, in this article we evaluate the extent of the trait data compiled in TRY and analyse emerging patterns of data coverage and representativeness. Best species coverage is achieved for categorical traits—almost complete coverage for ‘plant growth form’. However, most traits relevant for ecology and vegetation modelling are characterized by continuous intraspecific variation and trait–environmental relationships. These traits have to be measured on individual plants in their respective environment. Despite unprecedented data coverage, we observe a humbling lack of completeness and representativeness of these continuous traits in many aspects. We, therefore, conclude that reducing data gaps and biases in the TRY database remains a key challenge and requires a coordinated approach to data mobilization and trait measurements. This can only be achieved in collaboration with other initiatives. © 2019 The Authors. Global Change Biology published by John Wiley and Sons Lt