Pollen sleuthing for terrestrial plant surveys: Locating plant populations by exploiting pollen movement
Notice bibliographique
Résumé
PREMISE OF THE STUDY: We present an innovative technique for sampling, identifying, and locating plant populations that release pollen, without extensive ground surveys. This method (1) samples pollen at random locations within the target species' habitat, (2) detects species' presence using morphological pollen analysis, and (3) uses kriging to predict likely locations of populations to focus future search efforts. METHODS: in an old field. Population size varied from 0-100 flowers labeled with artificial pollen (paint pellets). After characterizing the landscape, we pan-trapped 2762 potential insect vectors from random locations across the field and washed particulate matter from their bodies to assess artificial pollen abundance with a microscope. RESULTS: Population size greatly influenced artificial pollen detection success; following random pollen trap sampling and interpolation, ground surveys would be best focused on identified areas with high pollen density and low variation in pollen density. Sampling sites most successfully detected artificial pollen when they were located at higher elevations, near showy flowering plants that were not grasses. DISCUSSION: Detection of nascent populations using the proposed system is possible but accuracy will depend on local environmental factors (e.g., wind, elevation). Conservation and invasive species control programs may be improved by using this approach.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».