Toward Unifying Global Hotspots of Wild and Domesticated Biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Global biodiversity hotspots are areas containing high levels of species richness, endemism and threat. Similarly, regions of agriculturally relevant diversity have been identified where many domesticated plants and animals originated, and co-occurred with their wild ancestors and relatives. The agro-biodiversity in these regions has, likewise, often been considered threatened. Biodiversity and agro-biodiversity hotspots partly overlap, but their geographic intricacies have rarely been investigated together. Here we review the history of these two concepts and explore their geographic relationship by analysing global distribution and human use data for all plants, and for major crops and associated wild relatives. We highlight a geographic continuum between agro-biodiversity hotspots that contain high richness in species that are intensively used and well known by humanity (i.e., major crops and most viewed species on Wikipedia) and biodiversity hotspots encompassing species that are less heavily used and documented (i.e., crop wild relatives and species lacking information on Wikipedia). Our contribution highlights the key considerations needed for further developing a unifying concept of agro-biodiversity hotspots that encompasses multiple facets of diversity (including genetic and phylogenetic) and the linkage with overall biodiversity. This integration will ultimately enhance our understanding of the geography of human-plant interactions and help guide the preservation of nature and its contributions to people.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».