Cross-taxon correlation and effectiveness of indicator taxa in nature reserves of China
Notice bibliographique
Résumé
Indicator taxa have been widely used in biological conservation when data on the taxa of conservation interest are lacking. However, most studies have focused on common taxa (e.g., vascular plants, birds, reptiles, amphibians, and mammals) and found little consistent correlation between taxa. In this study, we extended the investigation to cover 10 taxonomic groups from 361 nature reserves in China. We assessed the strength of competing mechanisms hypothesized to promote indicator taxa correlations. We detected significant positive correlations in species richness among most of the 10 taxonomic groups except for macrofungi-insect and bryophyte-bird pairs. Yet, we found no single taxon satisfying the criteria to be used as an indicator for other taxa, although angiosperms had the potential to predict species richness of several other groups (e.g., ferns, gymnosperms, mammals, reptiles, amphibians), and ferns were useful for indicating reptiles and amphibians. Macrofungi and insects are the two groups that cannot be effectively indicated by any other groups. We also found that energy and climatic stability played the most significant role in regulating species richness of most study taxa, and possibly their between-taxon correlations. Our study provides new evidence for understanding cross-taxon congruence and the underlying mechanisms in the nature reserves of China.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».