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Enregistrement W2157089665 · doi:10.1071/bt06102

Biological survey and setting priorities for flora conservation in Western Australia

2007· article· en· W2157089665 sur OpenAlexaff
Greg Keighery, Neil Gibson, Stephen van Leeuwen, Michael N. Lyons, Sue c. Patrick

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Botany · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThreatened speciesTaxonRepresentativeness heuristicBiotaFlora (microbiology)EcologyBiodiversityLichenBiologyGeographyEndemismConservation biologyEnvironmental resource managementHabitatEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological survey has been an integral component of conservation planning in Western Australia for >30 years, providing baseline data for reserve selection and the management of biodiversity at the genetic, species and community levels. Flora surveys are particularly important, given the diverse and poorly documented nature of the state’s vascular flora. Surveys have been conducted at the following four scales: regional, subregional, local and individual species. At all scales, flora surveys have provided detail on individual taxon distribution, have identified previously unknown or unrecognised taxa, have located presumed extinct taxa and have substantially contributed to information on the distribution of threatened flora. Regional-scale surveys normally involve multidisciplinary teams studying a broad selection of the biota. These combined plot-based data are used to develop a ‘classify-then-model’ approach to assessment of comprehensiveness, adequacy and representativeness of the regional conservation reserve system. These regional models describe the broad-scale patterning of common taxa but their utility in reflecting patterns in naturally rare or highly restricted taxa is uncertain. Results from recent surveys show poor correlations between floristic patterning and other components of the biota.

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)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations11
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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