The importance of taxonomy for determining species distribution: a case study using the disjunct lichen <i>Brodoa oroarctica</i>
Notice bibliographique
Résumé
Species-focused conservation requires a thorough understanding of species’ distributions. Delineating a species’ distribution requires taxonomic knowledge and adequate occurrence data. For plants and fungi, herbaria represent a valuable source of large-scale occurrence data. Advances in digital technology mean that data from many herbarium collections worldwide are now easily accessible. However, species concepts can change over time requiring herbarium records to be re-examined and databases updated, which does not always occur synchronously across all collections. Therefore, non-critical use of these data can promote inaccuracies in understanding species distributions. Taxonomic revisions are common in understudied organisms, such as lichens. Here, we illustrate how changing taxonomy and non-critical acceptance of online data affects our understanding of disjunct distributions, using the lichen Brodoa oroarctica (Krog) Goward as an example. Defining the distribution of the arctic lichen B. oroarctica is confounded by changing taxonomy and uncertainty of herbarium records that pre-date taxonomic revisions. We review the distribution of this species in the literature and in aggregate occurrence databases, and verify herbarium specimens that represent disjunct occurrences in eastern North America to present an updated account of its distribution and frequency in eastern North America. We show that knowledge of changing species taxonomy is essential to depicting accurate species distributions.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».