Global disparity in public awareness of the biological control potential of invertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Invertebrates make up over 95% of animal biodiversity on Earth and contribute to multiple ecosystem services (ES) in natural and human-dominated systems. One such service, biological control (BC) of herbivorous pests, is a core component of sustainable intensification of agriculture, yet its importance is routinely overlooked. Here we report a macro-scale, cross-cultural assessment of the public visibility (or 'salience') of BC invertebrates, using high-throughput analysis of large bodies of digitized text (i.e., 'culturomics'). Using binomial scientific name frequency as proxy for visibility, we compared the extent to which a given species featured in webpages within either scientific media or the entire worldwide web, and in total search volume at varying spatial scale. For a set of 339 BC invertebrate species, scientific and internet coverage averaged 1020 and 1735 webpages, respectively. Substantial variability was recorded among BC taxa with Coleoptera, Hemiptera and Nematoda having comparatively high visibility. Online visibility exhibited large geographical variability ranging from France covering BC invertebrates on average in 1050 webpages versus Thailand or Indonesia on just 31-38. This work represents the first extensive use of culturomics to assess public visibility of insect-mediated ES. As BC uptake is dictated by stakeholders' access to (agro-ecological) information, our work identifies geographically-delineated areas that are differentially attuned to the concept of invertebrate BC, pinpoints opportunities for focusing education campaigns and awareness-raising, enables real-time tracking of BC public appeal, and informs public policy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».