Patterns of uncertainty in life-history and extinction risk for Arctic vertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Conserving Arctic wildlife will be challenging given the ongoing environmental changes in the region. In addition, there is a lack of fundamental biological information for many Arctic species, including a dearth of knowledge surrounding conservation threats and the risk of extinction. In this study, we gather all available data on research effort and life-history traits to assess the current state of scientific knowledge surrounding 389 Arctic vertebrate species. We also quantify patterns of species evaluation by the IUCN Red List, a global database of conservation risk used to measure success and prioritize resources in many conservation programs. We find that 10% of Arctic vertebrates have been the subject of no peer-reviewed studies during the last 30 years, and that we have little life history knowledge for many species. Arctic marine fishes are especially poorly known with an average of 3.5 (out of six) key life-history traits unknown. In a multivariate analysis, whether an Arctic species had been evaluated by the IUCN Red List was most strongly predicted by research effort and varied among taxonomic groups. In addition, we found that species that have been evaluated by the IUCN Red List continue to receive more research attention than species which have not been evaluated. Protecting all Arctic species may, therefore, require research programs and methods to halt research inertia and shift more attention onto species that are poorly known.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».