Plant collecting spread and densities: their potential impact on biogeographical studies in Thailand
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims To produce representative aggregate maps of plant collection locations in Thailand and discuss their impact on biogeographical studies in Thailand and the surrounding region. Location Thailand. Methods A representative data set comprising 6593 plant specimen records for Thailand has been assembled. The data set contains ± all known collections for fifteen representative plant families and further records for another 104. All records are localized to Changwat (province), 6441 to at least quarter degree square. Results Analysis shows that the spread of collecting activity in Thailand is markedly uneven; 20% of collections come from a single Changwat (Chiang Mai) and 53% of Changwat have fifty or fewer collections. The distribution of collections by Changwat and by quarter degree square is erratic with most squares and Changwat having few collections, both in proportionate and absolute terms. Some of the most densely forested Changwats and squares appear undercollected. Distribution maps for common, easily recognized tree species in the genus Syzygium show distributional gaps. Conclusions Thailand is defined as an undercollected country. Even within the few well‐collected quarter degree squares the spread of collecting is still poor; almost all collections being localized to one of three mountain ranges or their foothills. There are many gaps in collecting activity which make impossible a straightforward interpretation of biogeographical pattern. It is argued that targeted collecting activity is needed, that assembly of this type of data set is therefore essential and that our data set and its interpretation is a model for all countries in the region.
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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 | 0,000 | 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 découle