Detectability of species of <i>Carex</i> varies with abundance, morphology, and site complexity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions Are graminoids more poorly detected than other life forms of vascular plants in surveys? How well do observer‐, species‐, and site‐specific variables explain variation in detection of Carex species across forests of different structure? Location Northeastern Alberta, Canada. Methods Species inventories were assessed within 50 belt transects, each 100 m in length and 2 m in width. Pseudoturnover was estimated for four life forms and all encountered species. Site‐specific factors were then compared with pseudoturnover of all vascular plants and graminoids using generalized linear regression. Carex detection probabilities were compared based on morphological groups. Detection success at a site and delays in detection within a site were assessed using logistic regression with AIC used to rank a‐priori hypotheses and standardized variables used to determine effect sizes of parameters related to plant detectability. Results Pseudoturnover for graminoids was similar to that for other life forms and best related to ground layer cover. Morphological groups related to differences in detection, with short, small‐inflorescence Carex most poorly detected. Detection failure was best explained by species abundance and morphology, but delays were more tied to a site's vegetation structure and species abundance than to species morphology. Conclusions Surveys targeting graminoids, including species of Carex , can achieve high detection rates with high survey effort over small areas, but should consider species‐ and site‐specific biases in detection success. Abundance is likely the most influential factor in determining detection success, and this must be accounted for when searching for low‐density species. We recommend that increased effort (time, repeat observations) be applied when searching for morphologically small graminoids.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».