MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402971110 · doi:10.1002/ppp3.10569

The 2030 Declaration on Scientific Plant and Fungal Collecting

2024· article· en· W4402971110 sur OpenAlexaff
Alexandre Antonelli, Jordan K. Teisher, Rhian J. Smith, A. Martyn Ainsworth, Giuliana Furci, Ester Gaya, Susana C. Gonçalves, David L. Hawksworth, Isabel Larridon, Emily B. Sessa, Ana Rita G. Simões, Laura M. Suz, Carmen Acedo, Dilzara N. Aghayeva, Alessandro A. Agorini, Laila S. Al Harthy, Karen L. Bacon, María Guadalupe Chávez-Hernández, Matheus Colli‐Silva, Joette Crosier, Alexandra H. Davey, Kiran L. Dhanjal‐Adams, Paul Y. Eguia, Wolf L. Eiserhardt, Félix Forest, Rachael V. Gallagher, Guillaume Gigot, Janaína Gomes‐da‐Silva, Rafaël Govaerts, Olwen M. Grace, Zigmantas Gudžinskas, Tilahun G. Hailemikael, Sayyara İbadullayeva, Rodrigue Idohou, José Ignacio Márquez‐Corro, Sandro P Müller, Raquel Negrão, Ian Ondo, Alan Paton, Marco Octávio de Oliveira Pellegrini, Darin S. Penneys, Samuel Pironon, Daniel V. Rafidimanana, Ramone Ramnath‐Budhram, Fitiavana Rasaminirina, Julie A. Reiske, Rowan F. Sage, Alexandre Salino, Daniele Silvestro, Monique S. J. Simmonds, Marybel Soto Gomez, Juliana Lopes Souza, Laurynas Taura, Amanda Taylor, Aída M. Vasco‐Palacios, Diego T. Vasques, Patrick Weigelt, Jakub D. Wieczorkowski, China Williams

Notice bibliographique

RevuePlants People Planet · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroNational Science FoundationVetenskapsrådetStiftelsen för Miljöstrategisk ForskningFundação para a Ciência e a TecnologiaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésDeclarationEngineering ethicsPolitical scienceEnvironmental planningEngineeringEnvironmental scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Societal Impact Statement Biological samples and their associated information are an essential resource used by scientists, governments, policymakers, practitioners and communities to ensure that biodiversity can be appropriately protected and sustainably used. Yet, considering the enormous task of documenting the vast numbers of as‐yet‐unknown plant and fungal species, greater international coordination for biological collecting and recording is necessary, built on equitable collecting practices and standards. Here, we propose five commitments to accelerate and enhance scientific knowledge of plant and fungal diversity, while increasing collaboration, benefit sharing and efficiency. Summary Almost all life depends on plants and fungi, making knowledge of their diversity and distribution—primarily derived from biological collections—fundamental to national and international conservation, restoration and sustainable use commitments. However, it is estimated that some 15% of all plant species and over 90% of all fungal species have not yet been scientifically described, hampering our ability to assess and demonstrate the impact of efforts to halt biodiversity loss. In addition, organisations and researchers around the world lack a concerted strategy for increasing complementarity and avoiding overlap in botanical and mycological research, particularly in relation to the collection of specimens. We here present the 2030 Declaration on Scientific Plant and Fungal Collecting, summarising a commitment towards such a necessary strategy. Its components were identified from discussions during and after a series of four workshops and plenary discussions at the 2023 State of the World's Plants and Fungi symposium convened by the Royal Botanic Gardens, Kew, and were then consolidated into the present form by the authors. The Declaration was subsequently opened up for endorsement by signatories. Collectively, we agree on a set of five commitments for cataloguing the world's flora and funga, designed to maximise efficiency, facilitate knowledge exchange and promote equitable collaborations: (1) use evidence‐based collection strategies; (2) strengthen local capacity; (3) collaborate across taxa and disciplines; (4) collect for the future; and (5) share the benefits. This Declaration is a first step towards increased global and regional coordination of scientific collecting efforts.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSans objet
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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlants People PlanetMême sujetMycorrhizal Fungi and Plant InteractionsTravaux en français237 207