Who gets the spotlight? Disparities in seabird research attention at scientific conferences
Notice bibliographique
Résumé
Seabirds are among the most threatened bird groups globally, yet research effort is unevenly distributed among species, with some taxa receiving extensive attention while others remain understudied or entirely overlooked. To evaluate patterns of taxonomic and thematic research focus, we reviewed 2962 abstracts from 30 seabird-focused conferences held between 2015 and 2025. Across these abstracts, we recorded 4547 mentions of seabirds and categorized the species and primary research foci for each presentation. Research attention was skewed, with 16 seabird species over-studied, 70 species under-studied, and a further 70 seabird species were never mentioned. There was no significant difference in the proportion of IUCN Red List categories between over- and under-studied taxa. Research topics were dominated by “Tracking,” “Monitoring” and “Threats,” with Common Murre ( Uria aalge ) being disproportionately mentioned. Geographic and taxonomic biases were evident, with under-mentioned or unmentioned species more likely to occur in the Southern Hemisphere. This study highlights an imbalance in seabird representation at conferences and underlines the risk of certain species being excluded from conservation planning due to a lack of ecological data. Addressing these disparities will require deliberate, coordinated efforts to redirect research toward neglected taxa and regions, ensuring seabird science can more effectively support global biodiversity goals.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».