Plant collecting spread and densities: their potential impact on biogeographical studies in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Abstract AimsTo produce representative aggregate maps of plant collection locations in Thailand and discuss their impact on biogeographical studies in Thailand and the surrounding region. LocationThailand. MethodsA 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. ResultsAnalysis 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 genusSyzygiumshow distributional gaps. ConclusionsThailand 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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».