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Enregistrement W4220942849 · doi:10.1139/facets-2021-0180

Macrofungal conservation in Canada and target species for assessment: a starting point

2022· article· en· W4220942849 sur OpenAlexafffundvenueabout
Anna Bazzicalupo, Susana C. Gonçalves, Rémi Hébert, Sigrid Jakob, Alfredo Justo, Gavin Kernaghan, Renée Lebeuf, Bruce Malloch, R. Greg Thorn, Allison K. Walker

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensAcadia UniversityWestern UniversityGovernment of CanadaMount Saint Vincent UniversityUniversity of New BrunswickEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiodiversityDisseminationCitizen scienceDistribution (mathematics)AmateurAbundance (ecology)HabitatWork (physics)Environmental resource managementGovernment (linguistics)EcologyConservation biologyBiodiversity conservationEnvironmental planningGeographyBiologyPolitical scienceEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the ecological importance of fungi, we still know little about their diversity in Canada. One of the largest hurdles to implementing fungal conservation initiatives is the lack of fungal distribution data. As anthropogenic impacts accelerate the speed of environmental change, it is imperative that we fill this major information gap, critical for fungal protection. To gain insight on the conservation status of Canadian macrofungi, we took advantage of the large and growing body of fungal biodiversity data from government research ( Wild Species 2020), citizen science, trained independent mycologists, university, and museum biodiversity research. The majority of macrofungi are data deficient; we do not know their geographic distribution or habitat requirements, occurrence, or abundance in Canada. For mushrooms that fruit only a few days of the year and are often difficult to positively identify, there is a lot of work to overcome the uncertainty of distinguishing under-sampling from rarity. Our work stresses the importance of building a strong network of professional and amateur mycologists to develop resources, disseminate information to make educated decisions, and advance conservation actions. We found that several fungi can be prioritized; we present a short list for consideration for formal conservation assessment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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