ANALYSIS OF SPATIAL DISTRIBUTION OF MEDICINAL PLANTS USING GIS-TECHNOLOGIES ON THE EXAMPLE OF LISINSKY SCIENTIFIC-EXPERIMENTAL FORESTRY
Notice bibliographique
Résumé
Harvesting of medicinal-plant raw materials is one of the most promising areas for Russian producers, the market of which is characterized as developing one. Research on spatial analysis and definition of biological stock of medicinal-plant raw materials is made on the example of Lisinsky scientific-experimental forestry. The following medicinal plants: lily of the valley (Convallária majalis L.), St. John's wort (Hypéricum perforátum L.), valerian (Valeriána officinális L.), wood sorrel (Óxalis acetosella L.), Labrador tea (Ledum palustre L.), stinging nettle (Urtíca dióica L.) are widespread on the territory of the forestry and have potential commercial value. Data on stocks and territorial location of the medicinal plants were obtained with the use of geoinformation technologies. Biological stocks of medicinal raw materials is defined by the regional table for average long-term yield based on the types of growing conditions, forest types and taxonomic characteristics of plants. If we consider the maximum yield of one specific type of forest, we can say that Labrador tea and stinging nettle has the greatest mass. In the result, it was determined that harvesting of medicinal plants in the territory of forestry is possible for all the considered types of medicinal plants, which will increase the volumes of harvesting and storage of valuable raw materials. Inventory information and location of medicinal plants will enable to optimize the choice of the routes for the priority procurement of raw materials. Using GIS technology the total biological stock of the types of medicinal plants in Lisinsky scientific-experimental forestry was determined. Spatial analysis allowed determining the areas with the highest yield of medicinal plants. Geographic information systems can be used as a tool for monitoring, inventory, protection and organization of the industrial harvesting of medicinal raw materials. The developed technology can be used to determine the yield of mushrooms and wild berries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».