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Enregistrement W2785827116 · doi:10.1139/cjb-2017-0193

Relative pollen productivity estimates and changes in Holocene vegetation cover in the deciduous forest of southeastern Quebec, Canada

2018· article· en· W2785827116 sur OpenAlexaffvenueabout
Michelle A. Chaput, Konrad Gajewski

Notice bibliographique

RevueBotany · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHolocenePollenDeciduousTsugaVegetation (pathology)EcologyAbundance (ecology)GeographyPhysical geographyForestryBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Regional Estimates of VEgetation Abundance from Large Sites (REVEALS) model was used to quantify Holocene changes in vegetation cover in the deciduous forest of southeastern Quebec, Canada. The Extended R-Value (ERV) model was used to obtain relative pollen productivity estimates (PPEs) for eight tree taxa and to determine the relevant source area of pollen (RSAP) for lakes in this ecosystem. Modern vegetation was estimated using pollen data from 16 small (<0.5 km2) lakes and a species-level vegetation survey of southern Quebec. The RSAP was estimated to be within 1600 m of the lakes. Tsuga, Fagus, and Quercus were the most productive taxa, and Populus and Acer were the lowest. Reconstructed changes in absolute vegetation cover show a high abundance of Picea followed by Populus in the early Holocene. The reconstructed values for Populus suggest that it was widely distributed across the landscape. Abies and Acer were dominant on the landscape during the late to mid-Holocene, and an increase in Picea during the Neoglacial is more significant than in percentage diagrams. The REVEALS results provide estimates of land-cover change that are more realistic and informative than the use of pollen percentages alone.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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