A quantitative analysis of the state of knowledge of turtles of the United States and Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The “information age” ushered in an explosion of knowledge and access to knowledge that continues to revolutionize society. Knowledge about turtles, as measured by number of published papers, has been growing at an exponential rate since the early 1970s, a phenomenon mirrored in all scientific disciplines. Although knowledge about turtles, as measured by number of citations for papers in scientific journals, has been growing rapidly, this taxonomic group remains highly imperiled suggesting that knowledge is not always successfully translated into effective conservation of turtles. We reviewed the body of literature on turtles of the United States and Canada and found that: 1) the number of citations is biased toward large-bodied species, 2) the number of citations is biased toward wide-ranging species, and 3) conservation status has little effect on the accumulation of knowledge for a species, especially after removing the effects of body size or range size. The dispersion of knowledge, measured by Shannon Weiner diversity and evenness indices across species, was identical from 1994 to 2009 suggesting that poorly studied species remained poorly-studied species while well-studied species remained well studied. Several species listed as threatened or endangered under the U.S. Endangered Species Act (e.g., Pseudemys alabamensis , Sternotherus depressus , and Graptemys oculifera ) remain poorly studied with the estimated number of citations for each ranging from only 13-24. The low number of citations for these species could best be explained by their restricted distribution and/or their smaller size. Despite the exponential increase in knowledge of turtles in the United States and Canada, no species of turtle listed under the Endangered Species Act has ever been delisted for reason of recovery. Therefore, increased knowledge does not necessarily contribute appreciably to recovery of threatened turtles.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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