Notice bibliographique
Résumé
Cliffs are largely inaccessible to people and their livestock and are therefore generally free from disturbances such as grazing and fire. As we have already shown, cliffs cannot support organisms with high productivity and therefore most vegetation on cliffs is small and unassuming. We believe that these features are the reasons why cliffs have attracted far less attention from biologists than other more accessible habitats with large numbers of productive macroscopic organisms. Maycock and Fahselt (1992) studied the vegetation of high arctic cliff faces and scree slopes in Canada that had previously been described as ‘unvegetated’. On these surfaces they found 156 plant species, of which half were lichens, one-quarter were macroscopic higher plants and one-quarter were bryophytes. The authors offer no satisfactory explanation as to why others might have so grossly misrepresented the diversity of species in these habitats, but they hint that the appearance of low productivity has discouraged close scrutiny in the past. The same suggestion was also offered by Larson (1990) to explain the lack of prior discovery of an ancient forest of stunted Thuja occidentalis on the apparently bare cliffs of the bare-looking Niagara Escarpment in southern Ontario, Canada. The small size of many cliffs often results in them being viewed as ‘break-points’ or transition-points in landscapes, rather than as separate landscape elements. This view leads to the characterization of cliffs as the ‘edges’ of other places, rather than places in their own right. We feel that all of these factors help to explain the small amount of scientific literature dealing with the vegetation of cliffs compared to the vast amount of literature on level-ground forests, grasslands, wetlands, deserts, and tundras of the world.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,108 | 0,038 |
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 ».