MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2082641117 · doi:10.5194/we-10-44-2010

A systematic review of the recent ecological literature on cushion plants: champions of plant facilitation

2010· review· en· W2082641117 sur OpenAlexaff
Anya Reid, Laurent J. Lamarque, Christopher J. Lortie

Notice bibliographique

RevueWeb Ecology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyFacilitationMicroclimateEcosystem engineerShrubCushionEcosystemAridEnvironmental resource managementBiologyGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Cushion-forming plant species are found in alpine and polar environments around the world. They modify the microclimate, thereby facilitating other plant species. Similar to the effectiveness of shrubs as a means to study facilitation in arid and semi-arid environments, we explore the potential for cushion plant species to expand the generality of research on this contemporary ecological interaction. A systematic review was conducted to determine the number of publications and citation frequency on relevant ecological topics whilst using shrub literature as a baseline to assess relative importance of cushions as a focal point for future ecological research. Although there are forty times more shrub articles, mean citations per paper is comparable between cushion and shrub literature. Furthermore, the scope of ecological research topics studied using cushions is broad including facilitation, competition, environmental gradients, life history, genetics, reproduction, community, ecosystem and evolution. The preliminary ecological evidence to date also strongly suggests that cushion plants can be keystone species in their ecosystems. Hence, ecological research on net interactions including facilitation and patterns of diversity can be successfully examined using cushion plants, and this is particularly timely given expectations associated with a changing climate in these regions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0120,016
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWeb EcologyMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207