Floristic and phytocoenological research of segetal plant communities in cultivated areas of southern Srem
Notice bibliographique
Résumé
Segetal vegetation was studied in the cultivated areas of southern Srem with the aim of analyzing its taxonomy, phytocoenology, syntaxonomy and phytogeography, as well as determining to what extent ecological factors influenced the differentiation of segetal plant communities among row crops, small grain crops and in alfalfa fields. Segetal flora was comprised of 124 plant species, classified into 38 families, of which Asteraceae (28), Fabaceae (10) and Poaceae (10) contained the greatest number of species. Three associations were selected based on phytocoenological analysis: Polygonetum convolvulo-avicularis, Consolido-Polygonetum avicularis and Lolio-Plantaginetum majoris, as well as five lower syntaxa (subassociations and facies). Crop type, moisture, habitat acidity (pH), temperature and anthropogenic factors had the greatest impact on the ecological differentiation of the studied vegetation. The significant presence of non-native species (18) was another consequence of the anthropogenic effects and geographic position of southern Srem, and these, as coenobionts of segetal plant communities and undesirable species, had a significant impact on crop yield.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».