Vegetation of eastern Unalaska Island, Aleutian Islands, AlaskaThis paper is one of a selection of papers published as part of the special Schofield Gedenkschrift.
Notice bibliographique
Résumé
Plant communities of Unalaska Island in the eastern Aleutian Islands of western Alaska, and their relationship to environmental variables, were studied using a combined Braun-Blanquet and multivariate approach. Seventy relevés represented the range of structural and compositional variation in the matrix of vegetation and landform zonation. Eleven major community types were distinguished within six physiognomic–ecological groups: I. Dry coastal meadows: Honckenya peploides beach meadow, Leymus mollis dune meadow. II. Mesic meadows: Athyrium filix-femina – Aconitum maximum meadow, Athyrium filix-femina – Calamagrostis nutkaensis meadow, Erigeron peregrinus – Thelypteris quelpaertensis meadow. III. Wet snowbed meadow: Carex nigricans snowbed meadow. IV. Heath: Linnaea borealis – Empetrum nigrum heath, Phyllodoce aleutica heath, Vaccinium uliginosum – Thamnolia vermicularis fellfield. V. Mire: Carex pluriflora – Plantago macrocarpa mire. VI. Deciduous shrub thicket: Salix barclayi – Athyrium filix-femina thicket. These were interpreted as a complex gradient primarily influenced by soil moisture, elevation, and pH. Phytogeographical and syntaxonomical analysis of the plant communities indicated that the dry coastal meadows, most of the heaths, and the mire vegetation belonged, respectively, to the widespread classes Honckenyo–Elymetea, Loiseleurio–Vaccinietea, and Scheuchzerio–Caricetea, characterized by their circumpolar and widespread species. Amphi-Beringian species were likely diagnostic of amphi-Beringian syntaxa, many of these yet to be described.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».