Atlas of the butterflies and moths of Nigeria, LepiMap report, 2010–2021
Notice bibliographique
Résumé
Interest in citizen science, notably biodiversity mapping, has soared recently in Africa, owing to several converging factors. First, is the growing recognition that biodiversity is threatened, and second, there is a need for collective effort among the public to improve the state of biodiversity, driven by human activities. Amongst the important biodiversity components is Lepidoptera (butterflies and moths) which underpin crucial roles in the ecosystem. Although Lepidoptera has been a major field of study for the past decades, its ecology and distribution have only recently gained important attention among the public, particularly in West Africa. This paper reports on the number of butterflies and moths recorded for Nigeria on the LepiMap database. The database contains 1578 records from January 2010 up to August 2021, from 98 quarter-degree grid cells of the 1306 grid cells in Nigeria (7.5% of grid cells). There are 1219 recorded identified to species level (77%), with 359 awaiting identifications, mostly moths. The number of Lepidopterans recorded was 219 species belonging to 16 families. The most frequently recorded species were Catopsilia florella (28 grid cells, 64 records), Telchinia serena (27 grid cells, 61 records), and Danaus chrysippus alcippus (23 grid cells, 49 records). One of the most important successes of LepiMap during the last three years in Nigeria was the increase in the number of observers and coverage by 600%, which is crucial to gathering lepidopteran mapping data for conservation action. It is recommended that data collection be geared toward areas having no or low coverage, yet refreshing old records are also important for understanding changes in species composition across grid cells.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».