Why are ferns regularly over‐represented on state and provincial rare plant lists?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Several recent studies have suggested that rare species are not randomly distributed throughout plant taxa. This would appear to apply to North American ferns, which are frequently over‐represented on local lists of rare plant species. However, such lists often paint a skewed portrait of the true situation because of our tendency to recognize the rarity of well‐known and charismatic species while ignoring that of lesser‐known or less‐appreciated species. In order to verify if this over‐representation of ferns is a real and consistent trend throughout local floras in North America, we used data from what we consider to be the most complete and objective available database: NatureServe Explorer ( http://www.natureserve.org/explorer/ ). We compiled data on total vascular plant species, total fern species, as well as rare vascular plant species and rare fern species for each North American subnational (Canadian province or US state) flora. Rare species were defined as those belonging to one of NatureServe's ‘at risk’ categories. The null hypothesis that the contribution of rare ferns to total rare species did not differ from their contribution to the total vascular flora was assessed using χ 2 . Out of 64 subnational floras, we obtained significantly higher values than expected in 28 cases, and significantly lower in only one case. Similar trends hold true for individual fern families. These tendencies could be related to several factors of anthropogenic, biological, climatological, evolutionary, and geographical origin. However, we believe that the main reason is related to scale, namely the geopolitical units at which rarity is often studied. Our results illustrate one of the problems of a parochial approach to conservation, where the perceived rarity of an entire taxon is exaggerated because of the scale at which rarity is addressed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».