Habitat associations and distribution model for<i>Fuscopannaria leucosticta</i>in Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fuscopannaria leucostictais a rare and understudied cyanolichen with an interesting and unusual distribution in tertiary relict hotspots worldwide. There is a relatively large population in eastern North America, where it occurs mostly throughout the Appalachian Mountains and reaches its northernmost extent in New Brunswick and Nova Scotia, Canada. The ability to detect this species, and thus determine its habitat requirements, is critical for understanding how it might be affected by human-induced environmental degradation. Maximum entropy modelling with MaxEnt was used to predict the distribution of suitable habitat for this species in Nova Scotia using 62 presence locations, 1405 pseudo-absence locations and four environmental covariates: depth to water table (a proxy for relative soil moisture), distance to the coast and mean annual temperature and precipitation. Our predictive maps identify important habitat features and areas of high suitability in Nova Scotia with an area under the curve value of 0·85. The predicted distribution of this lichen was most affected by temperature. This study elucidates locations as well as species-habitat relationships forF. leucosticta,providing land managers with baseline data that can aid in the discovery of additional populations and provide a better understanding of its ecological requirements which will support the development of sound conservation strategies for this rare lichen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».