Future directions and priorities for Arctic bryophyte research
Notice bibliographique
Résumé
The development of evidence-based international strategies for the conservation and management of Arctic ecosystems in the face of climate change is hindered by critical knowledge gaps in Arctic floristic diversity and evolution. Particularly poorly studied are the bryophytes, which dominate the vegetation across vast areas of the Arctic and consequently play an important role in global biogeochemical cycles. Currently, much of what is known about Arctic floristic evolution is based on studies of vascular plants. Bryophytes, however, possess a number of features, such as poikilohydry, totipotency, several reproductive strategies, and the ability to disperse through microscopic diaspores, that may cause their responses to Arctic environments to differ from those of the vascular plants. Here we discuss several priority areas identified in the Arctic Council's "Arctic Biodiversity Assessment" that are necessary to illuminate patterns of Arctic bryophyte evolution and diversity, including dispersal, glacial refugia, local adaptation, and ecological interactions with bryophyte-associated microbiomes. A survey of digitally available herbarium data archived in the largest online aggregate, GBIF, across the Arctic to boreal zones indicates that sampling coverage of mosses is heterogeneous and relatively sparse in the Arctic sensu stricto. A coordinated international effort across the Arctic will be necessary to address knowledge gaps in Arctic bryophyte diversity and evolution in the context of ongoing climate change.
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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 | 0,025 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,004 |
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 ».