Anfíbios da região Central Serrana do Espírito Santo: diversidade, conservação e lacunas de amostragem
Bibliographic record
Abstract
Com exceção de Santa Teresa, os demais quatro municípios da região Central Serrana do Espírito Santo (CSES), no sudeste do Brasil, ainda não contam com qualquer lista de espécies de anfíbios publicada. O município de Santa Teresa teve sua lista recentemente atualizada e está entre as áreas com maior número de espécies do planeta. No entanto, poucas informações estão disponíveis sobre a distribuição das espécies nessa área e não há conhecimento sistematizado sobre o esforço de amostragem. Diante disso, o presente estudo tem como principais objetivos: 1) fornecer uma lista geral de espécies de anfíbios para a região CSES, assim como listas individuais para cada um dos seus municípios e Áreas Protegidas para as quais existe informação disponível; e 2) mapear o esforço de coleta já empregado nesta região. Distintas coleções biológicas nacionais e internacionais abrigam 5.884 exemplares provenientes da região CSES. Cerca de 96% desses registros referem-se a coletas realizadas no município de Santa Teresa, uma evidência de que os demais municípios representam importantes lacunas amostrais. Apenas três Áreas Protegidas das 19 existentes na região concentram os esforços de coleta. Foi registrado umtotal de 113 espécies. A nomenclatura taxonômica adotada na composiçãoda lista de espécies e os esforços de coleta foram discutidos juntamente com a importância das coleções biológicas na avaliação do histórico de interesse científico e no acesso ao estado atual de conhecimento sobre os anfíbios que ocorrem na região.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".