MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2905096071 · doi:10.5539/ijb.v11n1p1

Site Factors Influence on Herbaceous Understory Diversity in East Texas Pinus palustris savannas

2018· article· en· W2905096071 sur OpenAlexvenueno aff
Brooke McCalip, Brian P. Oswald, Kathryn R. Kidd, Yuhui Weng, Kenneth W. Farrish

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderstoryBasal areaHerbaceous plantGeographyEcologyPinus <genus>ForestryAgroforestryEnvironmental scienceBiologyCanopyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Longleaf pine (Pinus palustris) savannas were once dominant across the southeastern U.S., including East Texas and parts of western and central Louisiana. The diverse understory associated with these historical savannas may occasionally be seen today, but not often in longleaf pine ecosystems. This project aimed to define east Texas site characteristics that are necessary to support these ecosystems with a dense and diverse herbaceous understory with little to no midstory cover. Fifty-nine plots across three study sites were established to evaluate the influence of overstory cover, basal area, aspect, elevation, and slope on the number of plant genera present. Forest structure and site characteristics had significant effects on the number of plant genera found. The number of genera increased with higher elevation and slope; as elevation increased, there was a decline in basal area and overstory cover, leading to a more diverse, understory layer. In order to re-establish and maintain a diverse, herbaceous understory in longleaf pine savannas, sites with more open canopies and on slopes with the most solar exposure should be given priority, particularly when planting desired understory species.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of BiologyMême sujetRangeland and Wildlife ManagementTravaux en français237 207