The ones we left behind: Comparing plot sampling and floristic habitat sampling for estimating bryophyte diversity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT An efficient method for estimating bryophyte diversity in forest stands must consider more than just the dominant forest mesohabitat. We compared two methodologies commonly used for estimating diversity in forest ecosystems. Floristic habitat sampling (FHS) utilizes stratification of all forest mesohabitats, which includes the natural diversity of microhabitats found within and stratifies a mosaic of mesohabitats (e.g. forest, streams, seeps, and cliffs) and microhabitats (e.g. rocks logs, etc.) that are often not considered in forest research projects that use plot sampling to estimate species diversity. In Canadian cedar hemlock forest, FHS methodology recorded more than twice as many bryophyte species as plot sampling (PS). A comparison of the dominant forest mesohabitat concluded that plot sampling was not as efficient as FHS in estimating bryophyte diversity and that plot sampling can result in different interpretations of species diversity. Rare species ordination of stands sampled using FHS showed strong clustering of sites with respect to biogeoclimatic zones and age since the last major disturbance (fire or logging) as compared with rare species ordinations from PS data, which showed no delineation of stands along temporal gradients. Plot sampling has many useful applications in ecology, but floristic habitat sampling is more efficient for quantifying overall bryophyte diversity. FHS provides an excellent way to record a comprehensive list of species.
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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 | 0,013 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle