Using online databases to produce comprehensive accounts of the vascular plants from the Brazilian protected areas: The Parque Nacional do Itatiaia as a case study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brazil is one of the most biodiverse countries in the world, with about 37,000 species of land plants. Part of this biodiversity is within protected areas. The development of online databases in the last years greatly improved the available biodiversity data. However, the existing databases do not provide information about the protected areas in which individual plant species occur. The lack of such information is a crucial gap for conservation actions. This study aimed to show how the information captured from online databases, cleaned by a protocol and verified by taxonomists allowed us to obtain a comprehensive list of the vascular plant species from the "Parque Nacional do Itatiaia", the first national park founded in Brazil. All existing records in the online database JABOT (15,100 vouchers) were downloaded, resulting in 11,783 vouchers identified at the species level. Overall, we documented 2,316 species belonging to 176 families and 837 genera of vascular plants in the "Parque Nacional do Itatiaia". Considering the whole vascular flora, 2,238 species are native and 78 are non-native. NEW INFORMATION: The "Parque Nacional do Itatiaia" houses 13% of the angiosperm and 37% of the fern species known from the Brazilian Atlantic Forest. Amongst these species, 82 have been cited as threatened, following IUCN categories (CR, EN or VU), seven are data deficient (DD) and 15 have been classified as a conservation priority, because they are only known from a single specimen collected before 1969.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle