The patterns of vascular plant discoveries in China
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Botanical discovery has a long journey of revelation that contributes unparalleled knowledge to shape our understanding about nature. Plant discovery in China is an immanent part of that journey. To understand the patterns of plant discoveries in China and detect which taxa and areas harbor most numbers of undiscovered species, we analyzed the discovery times of 31093 vascular plant species described in Flora of China . We found that species with larger range size and distributed in northeastern part of China have a higher discovery probability. Species distributed on the coast were discovered earlier than inland species. Trees and shrubs of seed plants have the highest discovery probability and ferns have the lowest discovery probability. Herbs hold the largest number of undiscovered species in China. Most undiscovered species are found in southwest China, where three global biodiversity hotspots locate. Spatial patterns of mean discovery year and inventory completeness are mainly driven by the total number of species and human population density in an area and whether the area is coastal or not. Our results showed that socio-economic factors dictate the discovery patterns of vascular plants in China. Undiscovered species are mostly narrow-ranged, inconspicuous endemic such as herbs, which are prone to extinctions and locate in biodiversity hotspots in southwest China. We suggest that the future effort on plant discovery in China be prioritized in southwest China.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».