VASCULAR PLANT SPECIES RICHNESS ALONG ELEVATION GRADIENT OF THE KARNALI RIVER VALLEY, NEPAL HIMALAYA
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, primarily we aim to check the prediction of species richness pattern with elevation gradient and compare the empirical study with regional pattern and regressed it with different environmental parameter as well. The sampling method was designed to include all the habitat types and vegetation. Latitude, longitude, altitude, and aspect were recorded for each plot. The total vascular plants along with the life forms were regressed against the altitude. The regression was also done between species richness and different environmental parameters. A Generalized Linear Model (GLM) with a quasi-poisson error of distribution was used to elucidate the pattern of species richness. A total of 199 vascular plant species were recorded of which 145 species were herbs, 21 trees and 33 shrubs. Species richness of total vascular plants and all life forms showed a unimodal pattern with altitude. An empirical study coincides with the regional study forming a peak at mid altitude but no plateau was observed in our study. Despite the pattern, regional studies showed a mid altitude peak at 1500 m asl but our study had a peak at an altitude of 3500 m asl. This study clearly shows the differences in pattern of species richness between the regional scale and local scale which is due to the differences in sampling strategy and data gathering methods.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».