220 Quercus canariensis
220.1 Données d’occurrences GBIF
Collecte des données du GBIF :
<<gbif download metadata>>
Status: SUCCEEDED
DOI: 10.15468/dl.4hfshd
Format: SIMPLE_CSV
Download key: 0260929-230224095556074
Created: 2023-05-25T12:30:07.178+00:00
Modified: 2023-05-25T12:31:08.202+00:00
Download link: https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/request/0260929-230224095556074.zip
Total records: 624
Conversion en objets géographiques (format Simple feature
de sf
) et
exploration rapide des données (classe du jeu de données et premières lignes du
tableau) :
Simple feature collection with 624 features and 50 fields
Attribute-geometry relationship: 50 constant, 0 aggregate, 0 identity
Geometry type: POINT
Dimension: XY
Bounding box: xmin: -121.76311 ymin: -43.6593 xmax: 172.703 ymax: 63.434
Geodetic CRS: WGS 84
# A tibble: 624 × 51
gbifID datasetKey occurrenceID kingdom phylum class order family genus species
* <int64> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 910485147 837acfc2-f762-11e… HSS:HSS:535… Plantae Trach… Magn… Faga… Fagac… Quer… Quercu…
2 910485119 837acfc2-f762-11e… HSS:HSS:535… Plantae Trach… Magn… Faga… Fagac… Quer… Quercu…
3 910483021 837acfc2-f762-11e… HSS:HSS:505… Plantae Trach… Magn… Faga… Fagac… Quer… Quercu…
4 910483014 837acfc2-f762-11e… HSS:HSS:505… Plantae Trach… Magn… Faga… Fagac… Quer… Quercu…
5 910482965 837acfc2-f762-11e… HSS:HSS:505… Plantae Trach… Magn… Faga… Fagac… Quer… Quercu…
6 910482955 837acfc2-f762-11e… HSS:HSS:505… Plantae Trach… Magn… Faga… Fagac… Quer… Quercu…
7 910482943 837acfc2-f762-11e… HSS:HSS:505… Plantae Trach… Magn… Faga… Fagac… Quer… Quercu…
8 910482871 837acfc2-f762-11e… HSS:HSS:505… Plantae Trach… Magn… Faga… Fagac… Quer… Quercu…
9 910470617 837acfc2-f762-11e… HSS:HSS:260… Plantae Trach… Magn… Faga… Fagac… Quer… Quercu…
10 910462307 837acfc2-f762-11e… HSS:HSS:104… Plantae Trach… Magn… Faga… Fagac… Quer… Quercu…
# ℹ 614 more rows
# ℹ 41 more variables: infraspecificEpithet <chr>, taxonRank <chr>, scientificName <chr>,
# verbatimScientificName <chr>, verbatimScientificNameAuthorship <chr>,
# countryCode <chr>, locality <chr>, stateProvince <chr>, occurrenceStatus <chr>,
# individualCount <int>, publishingOrgKey <chr>, decimalLatitude <dbl>,
# decimalLongitude <dbl>, coordinateUncertaintyInMeters <dbl>, coordinatePrecision <lgl>,
# elevation <dbl>, elevationAccuracy <dbl>, depth <dbl>, depthAccuracy <dbl>, …
Il y a 624 occurrences dans le jeu de données. On les affiche sur la carte du monde :

Figure 220.1: Occurrences de Quercus canariensis dans le monde.
220.1.1 Données par région
On évalue la proportion d’occurrences dans chaque région, en utilisant les 3 masques créés précédemment. Si on a au moins 50 % des occurrences dans une région, on peut continuer en travaillant uniquement sur ces données. Sinon, on vérifie qu’au moins 67 % des données tombent dans l’ensemble des régions, et on prend la région la plus représentée. Au final, s’il s’agit d’une espèce endémique d’Europe, on n’a pas besoin de manipulation supplémentaire.
[1] 0.9855769231
[1] 0.003205128205
[1] 0

Figure 220.2: Occurrence de Quercus canariensis dans la région d’endémisme.
220.1.2 Licences
On s’intéresse ici au problème particulier des licences :
CC_BY_4_0
58
CC_BY_NC_4_0
547
CC0_1_0
2
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode
6
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode
2
[1] 10.08130081

Figure 220.3: Occurrence de Quercus canariensis dans la région d’endémisme, selon la licence : CC BY-NC en bleu ; CC0 et CC BY en orange.
Idéalement, on aimerait avoir au moins 50 % de données vraiment libres
d’utilisation (c’est-à-dire sans la clause -NC
). On continue en supprimant les
données en CC BY-NC.
[1] 62
Moins de 500 occurrences utilisables