What Do the First 597 Global Fungal Red List Assessments Tell Us about the Threat Status of Fungi?
Notice bibliographique
Résumé
Fungal species are not immune to the threats facing animals and plants and are thus also prone to extinction. Yet, until 2015, fungi were nearly absent on the IUCN Red List. Recent efforts to identify fungal species under threat have significantly increased the number of published fungal assessments. The 597 species of fungi published in the 2022-1 IUCN Red List update (21 July 2022) are the basis for the first global review of the extinction risk of fungi and the threats they face. Nearly 50% of the assessed species are threatened, with 10% NT and 9% DD. For regions with a larger number of assessments (i.e., Europe, North America, and South America), subanalyses are provided. Data for lichenized and nonlichenized fungi are also summarized separately. Habitat loss/degradation followed by climate change, invasive species, and pollution are the primary identified threats. Bias in the data is discussed along with knowledge gaps. Suggested actions to address these gaps are provided along with a discussion of the use of assessments to facilitate on-the-ground conservation efforts. A research agenda for conservation mycology to assist in the assessment process and implementation of effective species/habitat management is presented.
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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 | 0,022 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».