The biogeography and conservation of useful plant species of Canada and beyond
Bibliographic record
Abstract
La biodiversité végétale est à la base de services écosystémiques essentiels au bien-être de l'homme, notamment en nous fournissant de la nourriture, des médicaments et des abris. Paradoxalement, les facteurs anthropiques sont l'une des principales causes de l'appauvrissement de la biodiversité et constituent à leur tour une menace majeure pour notre mode de vie. Alors que la conservation s'est historiquement concentrée sur la protection de la biodiversité pour le bien de la nature, on observe depuis peu une évolution vers l'intégration de la protection de la biodiversité pour le bien de l'humanité par le biais des services écosystémiques. Toutefois, les connaissances sur l'intégration de la biodiversité et des services écosystémiques dans la planification de la conservation restent lacunaires. Les modèles de distribution des espèces (SDM) offrent une solution prometteuse en cartographiant les relations entre les espèces et les services, mais l'efficacité de ces modèles dépend de données robustes sur la biodiversité. Cependant, l'efficacité de ces modèles dépend de données robustes sur la biodiversité. Actuellement, ces données sont inégalement réparties sur le plan géographique et taxonomique. Cette thèse vise à combler ces lacunes en examinant l'intersection entre la biodiversité végétale et les besoins sociétaux à l'ère de la disponibilité croissante des données. Tout d'abord, au niveau national, nous évaluons la capacité des mesures de protection actuelles du Canada à protéger simultanément les points chauds de la biodiversité et les services écosystémiques en analysant la distribution des espèces utiles et leur couverture de conservation dans les zones protégées. Nous avons constaté qu'environ un tiers des plantes ont une utilisation enregistrée et que seulement 6 % de ces espèces utiles sont protégées de manière adéquate. Les espèces utiles, souvent non menacées, ne sont généralement pas prises en compte dans les plans de conservation. Pour savoir si les analyses peuvent être réalisées à l'échelle mondiale, nous évaluons l'effort d'échantillonnage botanique à l'aide d'herbiers et de données scientifiques communautaires afin d'identifier les régions où nous sommes encore limités par la rareté des données. Actuellement, il est difficile de prédire la répartition géographique des espèces, ce qui limite notre capacité à comprendre la biodiversité végétale et, par conséquent, les services écosystémiques fournis par les plantes. Notre recherche fait écho à des études antérieures dans lesquelles nous avons constaté que les disparités en matière de données persistent dans le sud du monde. Les herbiers et la science communautaire ont joué des rôles différents mais complémentaires, l'herbier représentant mieux la richesse avec le double du nombre d'espèces. Les résultats révèlent que nous devons investir dans les collections d'histoire naturelle et les initiatives d'engagement du public telles que les bioblitz scientifiques communautaires pour augmenter l'effort d'échantillonnage des plantes vasculaires à l'échelle mondiale. Dans l'ensemble, ma thèse met en évidence les avantages des plantes au Canada en identifiant d'éventuels points chauds de la biodiversité et, en contrepartie, la manière dont la société peut contribuer au bien-être des plantes à l'échelle locale et mondiale grâce à un effort concerté entre la numérisation de masse et des initiatives scientifiques communautaires ciblées
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".