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Enregistrement W2035064560 · doi:10.1139/x06-293

Changes in fungal communities in evergreen broad-leaved forests across a gradient of urban to rural areas in JapanThis article is one of a selection of papers published in the Special Forum on Towards Sustainable Forestry — The Living Soil: Soil Biodiversity and Ecosystem Function.

2007· article· en· W2035064560 sur OpenAlexvenueno aff
Takehiko Ochimaru, Kenji Fukuda

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecomposerSpecies richnessEvergreenEcologyCastanopsisSpecies evennessEvergreen forestBiologySpecies diversityGeographyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the structure of the fungal community of evergreen broad-leaved forests dominated by evergreen oak ( Castanopsis sieboldii or Quercus myrsinaefolia ) through surveying sporocarps in urban, suburban, and rural areas of the Kanto District, Japan. In a 4 year census, 132 species of fungi were recorded and classified into five groups on the basis of growth substrate: 22 litter decomposers, 39 wood rotters, 10 rotted-wood decomposers, 23 humus decomposers, and 38 ectomycorrhizal species. A long-term survey of fungi revealed lower species richness and diversity of ectomycorrhizal fungi in the urban and suburban forest than in the rural forest. The low species diversity of ectomycorrhizal fungi in the urban forest was related to low species richness of Amanitaceae and a high frequency of some Russulaceae species such as Russula japonica . In contrast, species richness and abundance of litter decomposers and wood rotters were higher in the urban forest than in the rural forest. The uneven litter distribution on soil surfaces in the mountainous rural forest may have caused the lower species richness of litter decomposers. Rotted-wood decomposers and humus decomposers showed no significant differences among the three types of forest.

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations30
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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