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Enregistrement W2793459572 · doi:10.30960/kjnc.2014.12.1_2.19

Vegetation of the Mt. Seongju

2014· article· en· W2793459572 sur OpenAlexaboutno aff
Sang-Kyoo Choi, Jae-Kuk Shim

Notice bibliographique

RevueKorean Journal of Nature Conservation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEcology and Conservation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPinus densifloraQuercus variabilisChamaecyparisVegetation (pathology)ForestryPlant communityBotanyQuercus serrataEcologySpecies diversityPinus koraiensisGeographyBiologySpecies richness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The forest vegetation of Mt. Seongju area, near Boryeong, was surveyed from August to October 2013. The vegetation of Mt. Seongju area classified into 13 main plant communities according to the dominant species: Pinus rigida community, Alnus hirsuta community, P. densiflora plantation, Larix leptolepis community, Chamaecyparis obtusa community, Pinus koraiensis community, Quercus variabilis community, Q. variabilis-P. densiflora community, Q. acutissima community, Q. mongolica community, P. densiflora community, P. densiflora - Q. variabilis community, and Carpinus laxiflora community. In addition, the Q. variabilis commintity is distributed on southern slope and Q. mongolica community on the northern slope. Carpinus laxiflora community distributed on the southern slope and ridge of the Mt. Seongju. Another specific communty was P. densiflora plantation, which was artificially planted as the purpose of a restoration after mining several years ago. Q. variabilis community showed higher diversity index than other communities. DGN 7 grade appeared 90.3% of Mt. Seongju area. The frequency distribution in DBH-class of dominant tree species for Q. mongolica community, P. densiflora community, and Carpinus laxiflora community showed stable community structure, but Quercus variabilis community showed intermediate stage of successional processes. The net primary productivity(NPP) was assumed as 1,588.22 g/m2/yr by Miami Model, and 1,488.39 g/m2/yr by Montreal model, respectively.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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'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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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