Taxonomic similarity does not predict necessary sample size for <i>ex situ</i> conservation: a comparison among five genera
Notice bibliographique
Résumé
Effectively conserving biodiversity with limited resources requires scientifically informed and efficient strategies. Guidance is particularly needed on how many living plants are necessary to conserve a threshold level of genetic diversity in ex situ collections. We investigated this question for 11 taxa across five genera. In this first study analysing and optimizing ex situ genetic diversity across multiple genera, we found that the percentage of extant genetic diversity currently conserved varies among taxa from 40% to 95%. Most taxa are well below genetic conservation targets. Resampling datasets showed that ideal collection sizes vary widely even within a genus: one taxon typically required at least 50% more individuals than another (though Quercus was an exception). Still, across taxa, the minimum collection size to achieve genetic conservation goals is within one order of magnitude. Current collections are also suboptimal: they could remain the same size yet capture twice the genetic diversity with an improved sampling design. We term this deficiency the ‘genetic conservation gap’. Lastly, we show that minimum collection sizes are influenced by collection priorities regarding the genetic diversity target. In summary, current collections are insufficient (not reaching targets) and suboptimal (not efficiently designed), and we show how improvements can be made.
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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 | 0,001 |
| 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 ».