Applications of local floras for floristic subdivision and monitoring vascular plant diversity in the Russian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
The local flora method has been used by Russian botanists for studying vast wilderness areas. The method strives to determine the total flora within a certain limited area and provides comparable data for spatial comparisons between different locations and temporal comparisons at the same location. Complete vascular plant diversity was sampled in 240 localities with an area between 100 and 300 km2 each throughout the Russian Arctic. These data were incorporated in a specially developed Integrated Botanical Information System (IBIS). This database provides a unique opportunity to study spatial gradients of different floristic variables. Pairwise similarity of species composition and proportions of various phytogeographical groups in local floras were used in a floristic subdivision of the Russian Arctic. The floristic units derived by this method often resembled subprovinces of B.A. Yurtsev (1994. J. Veg. Sci. 5(6): 765–776), but there were also several areas of nonalignment. Application of local floras for monitoring of temporal changes has several constraints. However, nine local floras were revisited 20–70 years after the initial survey. Increases in the number of Boreal and Hypoarctic species were recorded in the southern local floras. Standardized methods and the use of modern technical tools for accurate documentation could enable use of this approach at observatories across the Arctic.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».