Towards reconciliation of the four world bird lists: hotspots of disagreement in taxonomy of raptors
Notice bibliographique
Résumé
There are currently four world bird lists referenced by different stakeholders including governments, academic journals, museums and citizen scientists. Consolidation of these lists is a conservation and research priority. In reconciling lists, care must be taken to ensure agreement in taxonomic concepts-the actual groups of individual organisms circumscribed by a given scientific epithet. Here, we compare species-level taxonomic concepts for raptors across the four lists, highlighting areas of disagreement. Of the 665 species-level raptor taxa observed at least once among the four lists, only 453 (68%) were consistent across all four lists. The Howard and Moore Checklist of the Birds of the World contains the fewest raptor species (528), whereas the International Ornithological Community World Bird List contains the most (580) and these two lists are in the most disagreement. Of the disagreements, 67% involved owls, and Indonesia was the country containing the most disagreed upon species (169). Finally, we calculated the amount of species-level agreement across lists for each avian order and found raptor orders spread throughout the rankings of agreement. Our results emphasize the need to reconcile the four world bird lists for all avian orders, highlight broad disagreements across lists and identify hotspots of disagreement for raptors, in particular.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,085 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».