MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7061691101

The Red List of Finnish Species 2019

2019· other· fi· W7061691101 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueTyöväentutkimus Vuosikirja · 2019
Typeother
Languagefi
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPrimary careQuarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Julkaisussa esitellään Suomen lajien viides uhanalaisuusarviointi. Suomen lajimäärän arvioidaan nykyään olevan vähintään 48 000. Riittävät tiedot uhanalaisuusarviointiin oli 22 418 lajista tai alemmasta taksonista, mikä on noin 47 % lajistosta. Uhanalaisiksi arvioitiin 2 668 lajia tai alempaa taksonia eli noin 11,9 % arvioiduista lajeista. Punaisen listan lajeja, joihin kuuluvat uhanalaisten lisäksi hävinneet, silmälläpidettävät ja puutteellisesti tunnetut on yhteensä 6 683 (29,8 %). Arvioiduista lajeista äärimmäisen uhanalaisia (CR) on 489, erittäin uhanalaisia (EN) 918, vaarantuneita (VU) 1 260, silmälläpidettäviä (NT) 1 912, puutteellisesti tunnettuja (DD) 1 792, hävinneitä (RE) 312 ja elinvoimaisia (LC) 15 735. Arviointi tehtiin Kansainvälisen luonnonsuojeluliiton (IUCN) ohjeiden ja kriteerien mukaan. IUCN:n alueellisen uhanalaisuusarvioinnin kriteerit perustuvat lajien havaittuun, arvioituun, pääteltyyn tai ennustettuun populaatioiden pienenemiseen, levinneisyys- tai esiintymisalueen kokoon, pieneen ja jatkuvasti taantuvaan tai hyvin pieneen populaatioon tai kvantitatiiviseen analyysiin. Lisäksi Suomessa on dokumentoitu lajien elinympäristöt sekä uhanalaisuuden syyt ja uhkatekijät. Enemmistö uhanalaisista lajeista elää metsissä (31 %) sekä perinneympäristöissä ja muissa ihmisen muuttamissa ympäristöissä (24 %). Uhanalaisten osuus kunkin elinympäristön arvioiduista lajeista on korkein tunturipaljakalla (37,9 %). Uhanalaisten lajien määrä on suurin hemiboreaalisella ja eteläboreaalisella vyöhykkeellä Etelä-Suomessa. Julkaisussa vertaillaan arvioinnin tuloksia vuoden 2010 tuloksiin esimerkiksi uhanalaisuusindeksin avulla. Lisäksi julkaisussa tarkastellaan vuoden 2010 uhanalaisuusarvioinnin ohjausryhmän ehdotusten toteutumista. Arvioinnin tulosten pohjalta Eliölajien uhanalaisuuden arvioinnin ohjausryhmä (LAUHA) esittää 13 toimenpide-ehdotusta uhanalaisten lajien suojelun, hoidon, tutkimuksen ja seurannan järjestämiseksi ja rahoittamiseksi. Arvioinnit on tehty eliöryhmäkohtaisissa työryhmissä ja työn tulokset esitellään eliöryhmittäin 39 luvussa.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.254
Threshold uncertainty score0.851

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.2540.173

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.233 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueTyöväentutkimus VuosikirjaSame topicMagnetic confinement fusion researchFrench-language works237,207