Savannas, barrens, and rock outcrop plant communities of North America
Notice bibliographique
Résumé
List of contributors Introduction Roger C. Anderson, James S. Fralish, and Jerry M. Baskin Part I. Eastern/Southeastern Region: 1. Ecology and conservation of Florida scrub Eric S. Menges 2. Southeastern pine savannas William J. Platt 3. New Jersey pine plains: the 'true barrens' of the New Jersey pine barrens David J. Gibson, Robert A. Zampella and Andrew G. Windisch 4. Vegetation, flora, and plant physiological ecology of serpentine barrens of eastern North America R. Wayne Tyndall and James C. Hull 5. The mid-Appalachian shale barrens Suzanne H. Braunschweig, Eric T. Nilsen and Thomas F. Weiboldt 6. Eastern granite outcrops Donald J. Shure 7. High-elevation outcrops and barrens of the southern Appalachian mountains Susan K. Wiser and Peter S. White Part II. Central/Midwest Region: 8. Dry soil oak savanna in the Great Lakes region Susan Will-Wolf and Forest Stearns 9. Deep-soil savannas and barrens of the Midwestern United States Roger C. Anderson and Marlin L. Bowles 10. Open woodland communities of southern Illinois, western Kentucky and middle Tennessee James S. Fralish, Scott B. Franklin and David D. Close 11. The big barrens region of Kentucky and Tennessee Jerry M. Baskin, Carol C. Baskin and Edward W. Chester 12. Cedar glades of southeastern United States Jerry M. Baskin and Carol C. Baskin 13. Savanna, barrens and glade communities of the Ozark Plateaus Province Alice Long Heikens 14. The cross timbers B. W. Hoagland, I. H. Butler, F. L. Johnson and S. Glenn Part III. Western/Southwestern Region: 15. Ponderosa and limber pine woodlands Dennis H. Knight 16. The sand shinnery oak (Quercus havardii) communities of the Llano Estacado: history, structure, ecology and restoration Shivcharn S. Dhillion and Michelle H. Mills 17. Oak savanna in the American Southwest Mitchel P. McClaran and Guy R. McPherson 18. Juniper-Pinon savannas and woodlands of western North America Neil E. West 19. Serpentine barrens of western North America A. R. Kruckeburg 20. California oak savanna Barbara Allen-Diaz, James W. Bartolome and Mitchell P. McClaran Part IV. Northern Region: 21. Jack pine barrens of the northern Great Lakes region Kurt S. Pregitzer and Sari C. Sanders 22. The cliff ecosystem of the Niagara escarpment D. W. Larson, U. Mattes-Sears and P. E. Kelley 23. Alvars of the Great Lakes region Paul M. Catling and Vivian R. Brownell 24. The flora and ecology of southern Ontario granite barrens Paul M. Catling and Vivian R. Brownell 25. The aspen parkland of Canada O. W. Archibold 26. Subarctic lichen woodlands E. A. Johnson and K. Miyanishi Index of plants Index of animals Topic index.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 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 ».