A multivariate study of moss distributions in relation to environment in the Gulf of St. Lawrence region, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Moss distribution patterns in the Gulf of St. Lawrence were investigated using multivariate analyses to determine the relationship of the patterns to environmental factors. Distance-based redundancy analysis was used to ordinate 29 operational geographical units (OGU) or sampling units based on their moss floras, and hierarchical cluster analysis in combination with indicator analysis was used to produce classifications of both species and sampling units. Climatic variables, in particular, warmth of the growing season, were the most important factors determining species distribution; this resulted in a northsouth gradient through the study area. Oceanity was also shown to be important and manifested as an eastwest gradient. Edaphic factors, in particular, amount of calcareous rock outcrop, had a secondary influence and modified the patterns established by climate. Ordination of OGUs showed the effects of environment to be more variable in the northern half of the Gulf of St. Lawrence, which may in part explain the higher species richness there. Seven OGU groups were recognized based on cluster analysis of floristic composition. Although indicator species were few, most groups were distinguished by unique sets of regionally rare species. Eleven species elements were identified based on species occurrence in OGUs. The elements constituted sets of overlapping distributions showing southern, northern, and eastern biases in the Gulf region. Multivariate analysis was shown to be effective tool for extracting mossenvironment patterns, even at medium geographic scale.Key words: Gulf of St. Lawrence, mosses, environment, richness, distribution, ordination, cluster analysis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».