Влияние высоких температур на состояние древесных растений и их патогенов в защитных насаждениях Нижнего Поволжья
Notice bibliographique
Résumé
The studies were carried out in 2014 (dry year) in protective stands of different purpose and design, and in the greeneries of the Volgograd region. The analysis for thermal stability of woody plants is carried out on the basis of the analysis of the range of structural changes for the crowns of trees. It was determined that various tree species, used to establish protective forest stands, considerably differed from each other on drought resistance and thermal influence. European white birch, European wild apple, wild pear tree, Siberian pea shrub, and Common horse chestnut were the species to have suffered from the drought in 2014 most of all. Black locust, Norway maple, and Canadian maple are the species of mean stability to high temperatures. Siberian elm, Black poplar, English oak (pyramidical), European ash, and Green ash were found to be the most thermally stable species. Thus, it is desirable to plant them establishing the protective stands on the south-eastern part of Russia. Thermal injuries of woody plants in the stands provoke weakening of the trees and noncontagious diseases occurrence. Carcinous and vascular malformations are considered to be the most dangerous. In hot summers, number of powdery mildew, infectious mottling, and rots decreases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».