Statistical Measures of Fidelity Applied to Diagnostic Species in Plant Sociology
Notice bibliographique
Résumé
The idea of a diagnostic species is an important concept in plant sociology. However, since over a century ago, when the term “association” was introduced, the identification of diagnostic species has been among the most controversial topics in phytosociological practice. With the aim of promoting methodological standardization in plant sociology, this paper addresses: 1) the need to distinguish between the concepts and methods involved in the definition of syntaxa (analysing relevés, characterization, diagnosis, naming and typification), and 2) the need to support and improve existing syntaxonomical classification schemes using statistical measures of fidelity to identify diagnostic species. The phytosociological literature describes numerous different approaches to the designation of diagnostic species. Here, we examine two such approaches to determine diagnostic species using as an example the class Atriplici julaceae-Frankenietea palmeri within the context of a data set of 5092 relevés taken of coastal plant communities distributed along the Pacific rim of North America. Diagnostic species were determined using both the phi-coefficient of association to detect differential species and the Ochiai index to designate character species. Our findings support the results obtained by combining classic phytosociological methods (expert knowledge, rearrangement of relevé tables, presence tables, etc.) with clustering methods.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».