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Enregistrement W2945685941 · doi:10.1071/bt18214

Persistence of rare species depends on rare events: demography, fire response and phenology of two plant species endemic to a semiarid Banded Iron Formation range

2019· article· en· W2945685941 sur OpenAlexaff
Ben P. Miller, David R. Symons, Matthew D. Barrett

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Botany · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMiller Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEcologyThreatened speciesRare speciesPhenologyEndemismDormancyShrubPopulationRange (aeronautics)GerminationAgronomyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The association of rare plant species and Banded Iron Formation (BIF) ranges in semiarid Western Australia is a noted phenomenon. These ranges are also a focus of iron ore exploration and mining. Decisions and planning required for development, conservation and management resulting from this interest, often consider translocation of these threatened species. Nonetheless, little is known about the ecology of BIF-endemic species to support any such decisions. We assessed population structure, patterns of growth, mortality, recruitment, reproduction and in situ seedbank persistence for two declared rare flora species. The shrub Darwinia masonii, and sedge Lepidosperma gibsonii are endemic to an area <40 km2 on the south-western boundary of the Australian arid zone. Both species were found to be long lived and slow growing, with evidence for reliance on rare events such as fire, and high rainfall years, including, for some processes, consecutive high rainfall years for growth, reproduction and recruitment. Retrieval and germination of seed batches shows that both species’ seedbanks are long-lived, with seasonal dormancy cycling. This, together with the ability of mature plants to survive through years not supporting growth, and, for L. gibsonii, to resprout after fire, are key mechanism for persistence in this unpredictable and low rainfall environment.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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