Plants diversity and abundance at Keele Campus,York University.
Notice bibliographique
Résumé
This dataset was collected in the grassland east of Stong Pond (43°46'15.5"N 79°30'26.2"W) at York University,4700 Keele Street,Toronto, ON M3J 1P3, in Canada. The date was September 23rd,2014, from 4:00 pm to 4:30 pm. The weather was warm but cloudy, and the temperature was between 20 and 25 degrees Celsius. The area where the sampling took place,at the moment of it,was characterized by an abundance of the following species of plants : Canada Goldenrob (Solidago canadensis), White Aster (Aster ericoides),Queen Anne's Lace (Daucus carota),Common Dandelion (Taraxacum officinale),Graminoids ( grasses). To record this dataset,quadrats were placed randomly in the grassland,considering that it was uniform in terms of scale of environmental heterogeneity. The quadrat used was a square frame tool made of metal,so it bounded the area of a square meter (1m x 1m). Simple random sampling was the method adopted : the first quadrat (n=1) was placed in a random location within the designated area of the grassland and this process was replicated until n=25 plots were sampled. The total abundance of plants,the total number of different plant species,the total cover of all vegetation and the total cover of grasses were estimated for each sample within the area of the quadrat. The abundance of plants was obtained doing a quick mental count of every individual whose roots were inside the plot ( plants located at the edge of the quadrat were not counted if the stems were in and the roots were visually identified outside ) . The total number of different plant species was definited using an identification key based on morphology. The total cover of all vegetation and the total cover of grasses were valued looking down on the quadrat from above and estimating the observed percentage of the area,in a square meter,occupied by vegetation first and then by grasses.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,018 |
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 ».