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Enregistrement W2792811731 · doi:10.22621/cfn.v131i3.1901

Range Extensions of 35 Bryophyte Species in the Black Spruce–Feather Moss Forest of Western Quebec, Canada

2018· article· en· W2792811731 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marion Barbé, Louis Dubois, Jean Faubert, Martin Lavoie, Yves Bergeron, Nicole J. Fenton

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Field-Naturalist · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBryophyte Studies and Records
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBryophyteMossBlack spruceTaxonSphagnumEcologyGeographyTaigaFlora (microbiology)Range (aeronautics)BorealSporophyteBiologyPeatBotanyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the North American bryophyte flora are relatively well known, bryophytes of the Black Spruce–feather moss forest in the Nord-du-Québec administrative region, especially its southern portion (49–51°N, 74–79°W), remain under-sampled. Here, we report 169 bryophyte taxa for this region, of which 35 (14 true mosses, 20 liverworts, one sphagnum) represent noteworthy records, including 20 taxa new for the region. These new occurrences close several gaps in distribution in the study area and, more broadly, in the boreal Black Spruce (Picea mariana) forest of adjacent ontario. Microhabitat preferences of the species are also documented. This work represents a substantial contribution to knowledge of the bryophyte flora, which will help refine protection priority ranks of species of Quebec and Labrador.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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