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Enregistrement W1632477213 · doi:10.22488/okstate.17.100105

Mapping Distribution in Oklahoma and Raising Awareness: Purple Loosestrife (Lythrum salicaria), Multiflora Rose (Rosa multiflora), and Japanese Honeysuckle (Lonicera japonica)

2014· article· en· W1632477213 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine Keil, Karen Hickman

Notice bibliographique

RevueOklahoma Native Plant Record · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoneysuckleJaponicaRose (mathematics)BiologyBotanyEriobotryaGeographyHorticultureMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper includes updated Oklahoma distribution maps and informational fact sheets for purple loosestrife, multiflora rose, and Japanese honeysuckle to promote awareness of invasive plant issues.The current information on the Internet contains discrepancies concerning the county-level distribution data of these three invasive plants in Oklahoma.To gain a more accurate dataset, the authors created a survey and sent it to Oklahoma State University Extension Educators, Master Gardeners, Oklahoma Association of Conservation Districts, and other knowledgeable, credible parties across Oklahoma.Once survey data were compiled, 3 distribution maps were created and 6 unique fact sheets were produced with the updated information.From the 22 survey responses, 7 new county records were documented and mapped.Two new sightings were documented for purple loosestrife in Canadian County and Rogers County; 4 new sightings were documented for multiflora rose in the counties of Atoka, Johnston, Payne, and Pushmataha; and 1 new sighting was documented for Japanese honeysuckle in Garfield County.The findings in this research detail the need for updated distribution maps and increased education to prevent the spread of problem species and provide the public with methods of eradication.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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