38161
2014
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eng
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article
National Acad. of Sciences
Washington
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Interannual variation in land-use intensity enhances grassland multidiversity
Although temporal heterogeneity is a well-accepted driver of biodiversity, effects of interannual variation in land-use intensity (LUI) have not been addressed yet. Additionally, responses to land use can differ greatly among different organisms; therefore, overall effects of land-use on total local biodiversity are hardly known. To test for effects of LUI (quantified as the combined intensity of fertilization, grazing, and mowing) and interannual variation in LUI (SD in LUI across time), we introduce a unique measure of whole-ecosystem biodiversity, multidiversity. This synthesizes individual diversity measures across up to 49 taxonomic groups of plants, animals, fungi, and bacteria from 150 grasslands. Multidiversity declined with increasing LUI among grasslands, particularly for rarer species and aboveground organisms, whereas common species and belowground groups were less sensitive. However, a high level of interannual variation in LUI increased overall multidiversity at low LUI and was even more beneficial for rarer species because it slowed the rate at which the multidiversity of rare species declined with increasing LUI. In more intensively managed grasslands, the diversity of rarer species was, on average, 18% of the maximum diversity across all grasslands when LUI was static over time but increased to 31% of the maximum when LUI changed maximally over time. In addition to decreasing overall LUI, we suggest varying LUI across years as a complementary strategy to promote biodiversity conservation.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
10.1073/pnas.1312213111
24368852
0027-8424
wos:2014
WOS:000329350700081
Allan, E (reprint author), Univ Bern, Inst Plant Sci, CH-3013 Bern, Switzerland., eric.allan@ips.unibe.ch
Deutsche Forschungsgemeinschaft Priority Program [1374]
Eric Allan
Oliver Bossdorf
Carsten F. Dormann
Daniel Prati
Martin M. Gossner
Teja Tscharntke
Nico Blüthgen
Michaela Bellach
Klaus Birkhofer
Steffen Boch
Stefan Böhm
Carmen Börschig
Antonis Chatzinotas
Sabina Christ
Rolf Daniel
Tim Diekötter
Christiane Fischer
Thomas Friedl
Karin Glaser
Christine Hallmann
Ladislav Hodac
Norbert Hölzel
Kirsten Jung
Alexandra Maria Klein
Valentin H. Klaus
Till Kleinebecker
Jochen Krauss
Markus Lange
E. Kathryn Morris
Jörg Müller
Heiko Nacke
Esther Pasalic
Matthias C. Rillig
Christoph Rothenwoehrer
Peter Schally
Christoph Scherber
Waltraud X. Schulze
Stephanie A. Socher
Juliane Steckel
Ingolf Steffan-Dewenter
Manfred Türke
Christiane N. Weiner
Michael Werner
Catrin Westphal
Volkmar Wolters
Tesfaye Wubet
Sonja Gockel
Martin Gorke
Andreas Hemp
Swen C. Renner
Ingo Schöning
Simone Pfeiffer
Birgitta König-Ries
Francois Buscot
Karl Eduard Linsenmair
Ernst-Detlef Schulze
Wolfgang W. Weisser
Markus Fischer
eng
uncontrolled
biodiversity loss
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uncontrolled
agricultural grasslands
eng
uncontrolled
Biodiversity Exploratories
Institut für Biochemie und Biologie
Referiert
6042
2012
eng
34
book
Universitätsverlag Potsdam
Potsdam
1
2012-11-20
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Covering or complete? : Discovering conditional inclusion dependencies
Data dependencies, or integrity constraints, are used to improve the quality of a database schema, to optimize queries, and to ensure consistency in a database. In the last years conditional dependencies have been introduced to analyze and improve data quality. In short, a conditional dependency is a dependency with a limited scope defined by conditions over one or more attributes. Only the matching part of the instance must adhere to the dependency. In this paper we focus on conditional inclusion dependencies (CINDs). We generalize the definition of CINDs, distinguishing covering and completeness conditions. We present a new use case for such CINDs showing their value for solving complex data quality tasks. Further, we define quality measures for conditions inspired by precision and recall. We propose efficient algorithms that identify covering and completeness conditions conforming to given quality thresholds. Our algorithms choose not only the condition values but also the condition attributes automatically. Finally, we show that our approach efficiently provides meaningful and helpful results for our use case.
Datenabhängigkeiten (wie zum Beispiel Integritätsbedingungen), werden verwendet, um die Qualität eines Datenbankschemas zu erhöhen, um Anfragen zu optimieren und um Konsistenz in einer Datenbank sicherzustellen. In den letzten Jahren wurden bedingte Abhängigkeiten (conditional dependencies) vorgestellt, die die Qualität von Daten analysieren und verbessern sollen. Eine bedingte Abhängigkeit ist eine Abhängigkeit mit begrenztem Gültigkeitsbereich, der über Bedingungen auf einem oder mehreren Attributen definiert wird. In diesem Bericht betrachten wir bedingte Inklusionsabhängigkeiten (conditional inclusion dependencies; CINDs). Wir generalisieren die Definition von CINDs anhand der Unterscheidung von überdeckenden (covering) und vollständigen (completeness) Bedingungen. Wir stellen einen Anwendungsfall für solche CINDs vor, der den Nutzen von CINDs bei der Lösung komplexer Datenqualitätsprobleme aufzeigt. Darüber hinaus definieren wir Qualitätsmaße für Bedingungen basierend auf Sensitivität und Genauigkeit. Wir stellen effiziente Algorithmen vor, die überdeckende und vollständige Bedingungen innerhalb vorgegebener Schwellwerte finden. Unsere Algorithmen wählen nicht nur die Werte der Bedingungen, sondern finden auch die Bedingungsattribute automatisch. Abschließend zeigen wir, dass unser Ansatz effizient sinnvolle und hilfreiche Ergebnisse für den vorgestellten Anwendungsfall liefert.
urn:nbn:de:kobv:517-opus-62089
6208
978-3-86956-212-4
ST 230
Keine öffentliche Lizenz: Unter Urheberrechtsschutz
Jana Bauckmann
Ziawasch Abedjan
Ulf Leser
Heiko Müller
Felix Naumann
Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam
62
deu
uncontrolled
Datenabhängigkeiten
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uncontrolled
Bedingte Inklusionsabhängigkeiten
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uncontrolled
Erkennen von Meta-Daten
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Linked Open Data
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uncontrolled
Link-Entdeckung
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uncontrolled
Assoziationsregeln
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uncontrolled
Data Dependency
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Conditional Inclusion Dependency
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Metadata Discovery
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uncontrolled
Linked Open Data
eng
uncontrolled
Link Discovery
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uncontrolled
Association Rule Mining
Datenverarbeitung; Informatik
open_access
Extern
Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering gGmbH
Universitätsverlag Potsdam
Universität Potsdam
https://publishup.uni-potsdam.de/files/6042/tbhpi62.pdf
43977
2003
2003
deu
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11-12/2003
periodicalpart
Universität Potsdam, Referat für Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
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Portal = Betrachtet: Profilbereich untersucht Kulturen im Vergleich
Aus dem Inhalt:
- Betrachtet: Profilbereich untersucht Kulturen im Vergleich
- Frauenförderung mit mehr Erfolg
- AStA mit neuem Profil
- Universitätsverlag mit eigenem Know-how
Die Potsdamer Universitätszeitung
10.25932/publishup-43977
urn:nbn:de:kobv:517-opus4-439776
1618-6893
AL 57300
Keine öffentliche Lizenz: Unter Urheberrechtsschutz
Helmut F. Mikelskis
Kerstin Böschen
Sabine Lenore Müller
Joachim Gessinger
Karl Erich Grözinger
Olaf Gründel
Peter Drexler
Gerda Hassler
Sönke Klinger
Julia Scherwath
Claudia M. Buhl
Heiko Böwe
Ralf Romeike
Andreas Schwill
Portal: Das Potsdamer Universitätsmagazin
11-12/2003
Publizistische Medien, Journalismus, Verlagswesen
open_access
Nicht referiert
Referat für Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
Referat für Presse-, Öffentlichkeits- und Kulturarbeit (PÖK)
Universität Potsdam
https://publishup.uni-potsdam.de/files/43977/portal_2003_11-12.pdf