How do I install the Gbif Collection Effort skill?

Run npx skillmds@latest add oshinsu/gbif-collection-effort in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Gbif Collection Effort safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Gbif Collection Effort?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Gbif Collection Effort free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Gbif Collection Effort?

Oshinsu (@oshinsu) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Gbif Collection Effort by oshinsu — Agent Skill

Name: Gbif Collection Effort
Author: Oshinsu

Gbif Collection Effort

Mesurer l'effort de collecte d'une espèce ou d'un territoire via GBIF, et l'utiliser comme covariable de contrôle. À utiliser dans toute analyse où « cette espèce a-t-elle été étudiée » est la variable expliquée — l'effort de collecte est presque toujours le facteur dominant, et l'omettre invalide le résultat.

Oshinsu Updated Sep 17, 2026

File contents

Effort de collecte (GBIF)

Pourquoi c'est la variable la plus importante

Dans toute analyse de couverture — chimique, génomique, fonctionnelle — la probabilité qu'une espèce ait été étudiée dépend d'abord du nombre de fois où des humains l'ont rencontrée. Si vous ne contrôlez pas cet effort, vous mesurez l'histoire des herbiers et vous croyez mesurer la biologie.

Corrélation mesurée sur 3 042 espèces : 0,495 entre effort de collecte et présence d'une chimie décrite, contre 0,220 pour l'aire native. L'effort domine.

Comment le mesurer

Effort mondial d'une espèce : nombre total d'occurrences GBIF, tous pays confondus.

GET https://api.gbif.org/v1/species/match?name={nom}&kingdom=Plantae   -> usageKey
GET https://api.gbif.org/v1/occurrence/search?speciesKey={key}&limit=0 -> count

Inventaire d'un territoire : facette sur speciesKey.

GET https://api.gbif.org/v1/occurrence/search
      ?country=MQ&taxonKey=7707728&limit=0&facet=speciesKey&facetLimit=5000

taxonKey=7707728 = Tracheophyta (plantes vasculaires).

Pour de gros volumes, préférer les téléchargements SQL de GBIF (compte gratuit requis, un DOI est généré et doit être cité).

Trois pièges à connaître

Le nombre de pays n'est pas une aire de répartition. Il additionne aire native, naturalisation, horticulture et erreurs de géoréférencement, et subit le découpage politique — un endémique du Brésil marque 1 comme un endémique d'une petite île. Corrélation avec l'effort : 0,846. Pour l'aire, utilisez WCVP.

establishmentMeans est inexploitable. Sur un jeu de 48 526 occurrences réel, il n'était renseigné que sur 27 d'entre elles. Ne comptez pas dessus pour distinguer autochtone et introduit.

Les clés dupliquées faussent les listes. 47 noms sur 3 780 portaient 2 à 3 speciesKey distincts, dont 33 avec des étendues discordantes — la même espèce comptée dans deux classes d'aire. La clé secondaire est systématiquement la plus étroite, donc elle contamine les listes « espèces rares ». Dédoublonnez par nom accepté en gardant la clé au plus grand nombre d'occurrences.

Le paradoxe territorial

Mieux un territoire est prospecté, plus basse paraît sa couverture chimique — parce qu'on y a découvert davantage d'espèces obscures. Corrélation mesurée entre effort d'un territoire et sa couverture : −0,852.

Ne comparez donc jamais des territoires sur leur pourcentage de couverture brute.

Utilisation

python scripts/effort.py --names "Inga martinicensis" "Hyptis atrorubens"
python scripts/effort.py --country MQ --checklist          # inventaire territorial
python scripts/effort.py --file noms.txt --out effort.json

Stratifier plutôt que modéliser

Pour contrôler l'effort, la stratification en quintiles est préférable à une covariable dans un modèle : elle est non paramétrique, immunisée à la colinéarité, et se lit directement. Si votre effet disparaît à l'intérieur des strates, il n'existait pas.

---name: gbif-collection-effortdescription: Mesurer l'effort de collecte d'une espèce ou d'un territoire via GBIF, et l'utiliser comme covariable de contrôle. À utiliser dans toute analyse où « cette espèce a-t-elle été étudiée » est la variable expliquée — l'effort de collecte est presque toujours le facteur dominant, et l'omettre invalide le résultat.---# Effort de collecte (GBIF)## Pourquoi c'est la variable la plus importanteDans toute analyse de couverture — chimique, génomique, fonctionnelle — la probabilitéqu'une espèce ait été étudiée dépend d'abord du nombre de fois où des humains l'ontrencontrée. Si vous ne contrôlez pas cet effort, vous mesurez l'histoire des herbierset vous croyez mesurer la biologie.Corrélation mesurée sur 3 042 espèces : **0,495** entre effort de collecte et présenced'une chimie décrite, contre **0,220** pour l'aire native. L'effort domine.## Comment le mesurer**Effort mondial d'une espèce** : nombre total d'occurrences GBIF, tous pays confondus.```GET https://api.gbif.org/v1/species/match?name={nom}&kingdom=Plantae -> usageKeyGET https://api.gbif.org/v1/occurrence/search?speciesKey={key}&limit=0 -> count```**Inventaire d'un territoire** : facette sur `speciesKey`.```GET https://api.gbif.org/v1/occurrence/search ?country=MQ&taxonKey=7707728&limit=0&facet=speciesKey&facetLimit=5000````taxonKey=7707728` = Tracheophyta (plantes vasculaires).Pour de gros volumes, préférer les téléchargements SQL de GBIF (compte gratuit requis,un DOI est généré et doit être cité).## Trois pièges à connaître**Le nombre de pays n'est pas une aire de répartition.** Il additionne aire native,naturalisation, horticulture et erreurs de géoréférencement, et subit le découpagepolitique — un endémique du Brésil marque 1 comme un endémique d'une petite île.Corrélation avec l'effort : **0,846**. Pour l'aire, utilisez WCVP.**`establishmentMeans` est inexploitable.** Sur un jeu de 48 526 occurrences réel, iln'était renseigné que sur **27** d'entre elles. Ne comptez pas dessus pour distinguerautochtone et introduit.**Les clés dupliquées faussent les listes.** 47 noms sur 3 780 portaient 2 à 3`speciesKey` distincts, dont 33 avec des étendues discordantes — la même espèce comptéedans deux classes d'aire. La clé secondaire est systématiquement la plus étroite, doncelle contamine les listes « espèces rares ». Dédoublonnez par nom accepté en gardant laclé au plus grand nombre d'occurrences.## Le paradoxe territorialMieux un territoire est prospecté, **plus basse** paraît sa couverture chimique — parcequ'on y a découvert davantage d'espèces obscures. Corrélation mesurée entre effort d'unterritoire et sa couverture : **−0,852**.Ne comparez donc jamais des territoires sur leur pourcentage de couverture brute.## Utilisation```bashpython scripts/effort.py --names "Inga martinicensis" "Hyptis atrorubens"python scripts/effort.py --country MQ --checklist # inventaire territorialpython scripts/effort.py --file noms.txt --out effort.json```## Stratifier plutôt que modéliserPour contrôler l'effort, la stratification en quintiles est préférable à une covariabledans un modèle : elle est non paramétrique, immunisée à la colinéarité, et se litdirectement. Si votre effet disparaît à l'intérieur des strates, il n'existait pas.

Frequently asked questions