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Enregistrement W2167846085 · doi:10.1139/b05-106

Phenology of <i>Psychotria tenuinervis</i> (Rubiaceae) in Atlantic forest fragments: fragment and habitat scales

2005· article· en· W2167846085 sur OpenAlexvenueno aff
Flávio Nunes Ramos, Flavio Antônio Maës dos Santos

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésPhenologyPsychotriaHabitatEcologyBiologyReproductive successRubiaceaePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate (1) whether the reproductive phenology of Psychotria tenuinervis Muell. Arg. is influenced by climatic conditions (precipitation and temperature); (2) whether there are differences in the reproductive phenology of P. tenuinervis between fragments (fragment scale); and (3) whether there are differences in the reproductive phenology of P. tenuinervis among anthropogenic edges, natural edges, and in the forest interior within a fragment (habitat scale). The patterns of flowering and fruiting found in 2002 and 2003 were similar between forest fragments, and proximate factors were not very important in determining the reproductive phenology of P. tenuinervis. There was phenological similarity among the three habitats on a habitat scale, probably because of the extensive heterogeneity within each habitat, with the percentage of flowering and fruiting individuals and the intensity and duration of these phenophases varying among the sample plots. This high variability within habitats indicated that factors other than the distance from the edges (i.e., gaps, matrix composition, and edge age) probably had a greater influence on the reproductive phenology of P. tenuinervis. These results also indicate that heterogeneity within fragmented habitats needs to be considered in conservation and management programs for fragmented landscapes.

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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations27
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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