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Enregistrement W2991201201 · doi:10.1126/sciadv.aaz0414

The commonness of rarity: Global and future distribution of rarity across land plants

2019· article· en· W2991201201 sur OpenAlexfundno aff
Brian J. Enquist, Xiao Feng, Brad Boyle, Brian Maitner, Erica A. Newman, Peter M. Jørgensen, Patrick R. Roehrdanz, Barbara M. Thiers, Joseph R. Burger, Richard T. Corlett, Thomas L. P. Couvreur, Gilles Dauby, John C. Donoghue, Wendy Foden, Jon C. Lovett, Pablo A. Marquet, Cory Merow, Guy F. Midgley, Naia Morueta‐Holme, Danilo M. Neves, Ary Teixeira de Oliveira‐Filho, Nathan J. B. Kraft, Daniel Park, Robert K. Peet, Michiel Pillet, Josep M. Serra‐Diaz, Brody Sandel, Mark Schildhauer, Irena Šímová, Cyrille Violle, Jan J. Wieringa, Susan K. Wiser, Lee Hannah, Jens‐Christian Svenning, Brian J. McGill

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Emerging FrontiersUniversity of California, Santa BarbaraUniversidade Federal do MaranhãoAarhus Universitets ForskningsfondUniversidad Autónoma de YucatánUniversity of Prince Edward IslandUniversidade Federal do Rio Grande do NorteUniversity of Texas at El PasoUniversidade Federal do Rio de JaneiroMinistry of Business, Innovation and EmploymentUniversidad de ExtremaduraFondation pour la Recherche sur la BiodiversiteNational Research FoundationResearch Institute for Oceanochemistry FoundationSan José State UniversityUniverzita Karlova v PrazeScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationGlobal Environment FacilityNew Mexico State UniversityUniversidad Pública de NavarraUniversidad Nacional de San LuisCenter for Makroøkologi, Evolution og KlimaBentham-Moxon TrustVillum FondenUniversity of VictoriaDivision of Biological InfrastructureDanmarks GrundforskningsfondUniversity of ArizonaUniversidad Juárez Autónoma de TabascoEuropean CommissionUniversidade Estadual de Santa CruzAarhus UniversitetNational Science Foundation
Mots-clésDistribution (mathematics)GeographyEcologyEnvironmental resource managementBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key feature of life's diversity is that some species are common but many more are rare. Nonetheless, at global scales, we do not know what fraction of biodiversity consists of rare species. Here, we present the largest compilation of global plant diversity to quantify the fraction of Earth's plant biodiversity that are rare. A large fraction, ~36.5% of Earth's ~435,000 plant species, are exceedingly rare. Sampling biases and prominent models, such as neutral theory and the k-niche model, cannot account for the observed prevalence of rarity. Our results indicate that (i) climatically more stable regions have harbored rare species and hence a large fraction of Earth's plant species via reduced extinction risk but that (ii) climate change and human land use are now disproportionately impacting rare species. Estimates of global species abundance distributions have important implications for risk assessments and conservation planning in this era of rapid global change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations337
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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