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Enregistrement W2944290618 · doi:10.35298/pkc.2018.01

LICHENS IN HIGH ARCTIC ECOSYSTEMS: Recommended research directions for assessing diversity and function near the Canadian High Arctic Research Station, Cambridge Bay, Nunavut

2019· article· en· W2944290618 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ian D. Hogg, Leopoldo G. Sancho, Roman Türk, Don A. Cowan, Allan Green

Notice bibliographique

RevuePolar Knowledge Aqhaliat Report · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Industry and Aquatic Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLichenArcticBayOceanographyGeographyEcosystemThe arcticEnvironmental scienceDiversity (politics)Physical geographyEcologyGeologyBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lichens grow on rocks, stones, or soil. They are often the dominant vegetation in the vicinity of Ikaluktutiak (Cambridge Bay). Unfortunately, not much is known about their diversity and the way they may respond to climate change. Researchers need better knowledge about how lichens grow and respond to their environment. This will help them predict how climate change may affect lichens. The Canadian High Arctic Research Station (CHARS) organized a visit to Cambridge Bay by lichen scientists with polar and alpine habitat experience. They found lichens in three main areas: 1) wet areas with lichens growing among other plants 2) drier areas where lichens cover rocks and stones 3) soil “crusts” where lichens grow on soil surfaces The lichen scientists recommended a list of lichen research priorities. These include creating an inventory of the lichen species that are present now. This will provide a baseline to monitor any future changes. Ways to allow non-specialists to recognize and identify lichen species should also be developed. A lichen herbarium with named specimens housed at CHARS should be set up. There should also be a lichen DNA reference library. Together, the herbarium and DNA library will make identifying the different lichen species easier. By knowing how fast lichens grow, they can be used to identify the age of exposed surfaces and the age of rocks at archaeological sites. The speed that lichen re-grows after surface damage can also be found. Since lichens are only active when wet, special monitoring systems could show activity patterns each year. Winter snow cover is important for lichens. Historical information from the local community would help provide information on sites that have higher moisture. This information can be combined with studies on how lichens photosynthesize to find the limits of lichen growth. This will allow scientists to predict the possible effects of climate change on lichens. The CHARS facility provides an excellent opportunity to carry out this work.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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