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Enregistrement W2315701961 · doi:10.1111/1365-2664.12667

Phylogenetic ecology and the greening of cities

2016· article· en· W2315701961 sur OpenAlexafffund
J. Scott MacIvor, Marc W. Cadotte, Stuart W. Livingstone, Jeremy Lundholm, Simone‐Louise E. Yasui

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and Science
Mots-clésGreen infrastructureEcologyHabitatPhylogenetic diversityEcosystemEnvironmental resource managementEcosystem servicesWork (physics)Diversity (politics)Phylogenetic treeFunctional ecologyGeographyBiologyEnvironmental planningSociologyEngineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Ecologists are increasingly involved in city‐making, especially in the development of green infrastructure and other designed plant communities. Plant communities that are more phylogenetically related are more similar in functional traits and adaptations to their environment than distant relatives. Knowledge of how evolutionary relationships among plant species influence ecosystem functions could be applied to green infrastructure to improve benefits such as urban cooling, habitat creation and stormwater management. The intended outcomes of manipulations of phylogenetic diversity ( PD ) may vary depending on project goals, particularly when considering the trade‐offs between multiple ecosystem functions. For instance, constraining PD could improve survival and performance in stressful environments or short growing seasons. Increasing PD could improve habitat diversity, aesthetics and other direct human benefits. Synthesis and applications . Given the potential benefits of considering phylogenetic relationships of plant communities in green infrastructure, we recommend that ecologists work with landscape architects and other design professionals to test how ecophylogenetics – the application of phylogenies in ecology – might aid in achieving desired outcomes for green infrastructure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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