Overcoming plant blindness in science, education, and society
Notice bibliographique
Résumé
Plants are amazing organisms. They make up around 80% of all biomass on Earth, play important roles in almost all ecosystems, and support humans and other animals by providing shelter, oxygen, and food. Despite this, many people have a tendency to overlook plants, a phenomenon known as "plant blindness." Here, we explore the reasons behind plant blindness, discuss why some people are relatively unaffected by it, and promote education around plant science to overcome this phenomenon and raise awareness of the importance of plants in the wider community. Summary Many people tend to overlook the importance of plants in the biosphere. This phenomenon is described as "plant blindness," a term proposed 20 years ago to denote the inability of a person to notice plants and/or appreciate their significance. To explore why some people seem immune to plant blindness, we asked plant scientists on Twitter why they became interested in plants. Many replied that their interest developed from early experiences in life or inspiring teachers at school. Others were attracted to the scientific disciplines related to plant science or valued the contribution of plants to global ecosystems and human civilization. Based on these anecdotes and the empirical findings of other researchers, we argue that plants should play a more central role in biological education, from the early years to university and beyond. Furthermore, as plant scientists, we should do our best to raise awareness about the fascinating aspects of plants and their importance in human affairs within the wider community.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».