Fidelity and diagnostic species concepts in vegetation classification in the Rocky Mountains, northern Utah, USA
Notice bibliographique
Résumé
The concepts of diagnostic species and fidelity have been used frequently in European phytosociology but rarely in North American vegetation classification. We developed a classification of the vegetation of a mountainous area of northern Utah and compared the diagnostic species approach with the indicator-species approach of habitat type classification sensu Daubenmire prevailing in the U.S. Interior West. A total of 157 forest and nonforested plots were described by vascular plants and basic environmental factors. Clustering with RandomForest classification and ordination reduced the original number of plots to 26 meaningful vegetation units. Of these 26 units, 22 were strong, having four or more faithful species. Four units were weak, having less than three faithful species. We identified species diagnostic of particular vegetation units that are potentially useful for recognition of these units in the field. We proposed vegetation types at the level of vegetation alliances and associations, and correlated them with environmental factors. We found our vegetation units to be more strongly associated with the underlying environment than major habitat types sensu Daubenmire. Our approach to classification has the potential to directly link vegetation with the physical environment and could be the basis for a substantial improvement of vegetation classification in the central Rocky Mountains.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».