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Enregistrement W3007814686 · doi:10.21829/abm127.2020.1616

Diversidad de musgos del bosque nublado de la Sierra Juárez, Oaxaca

2020· article· es· W3007814686 sur OpenAlexaff
Enrique Hernández-Rodríguez, Víctor Aguirre-Hidalgo

Notice bibliographique

RevueActa Botanica Mexicana · 2020
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBryophyte Studies and Records
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antecedentes y Objetivos: El bosque nublado de la Sierra Juárez, Oaxaca, presenta el mayor nivel de conservación y es el más grande en términos de extensión en México. Los musgos son un componente clave de la flora del bosque nublado y desempeñan funciones ecológicas importantes. Sin embargo, la composición y diversidad de musgos de esta región continúan siendo desconocidas. Los objetivos de este trabajo fueron determinar la composición florística y estimar la diversidad α y β de musgos del bosque nublado de la Sierra Juárez. Métodos: La composición florística de musgos del bosque nublado, ubicado dentro del municipio Santiago Comaltepec, Oaxaca, fue evaluada a través de ocho sitios de muestreo. Además, se estimó la diversidad α y β de este grupo florístico. Los análisis fueron realizados para todas las especies, así como para los gremios de especies terrestres y epífitas. Resultados clave: Se registraron 102 especies de musgos, agrupadas en 64 géneros y 32 familias. De dichas especies, 13 son nuevos registros para el estado. Las familias más diversas fueron Leucobryaceae y Orthotrichaceae. Los géneros con el mayor número de especies fueron Syrrhopodon, Campylopus, Fissidens, Macromitrium y Pogonatum. En este estudio se reporta una alta diversidad α y β de musgos con un patrón similar entre los musgos de los gremios terrestre y epífito. Conclusiones: El bosque nublado de la Sierra Juárez, Oaxaca, es un ecosistema con una alta diversidad de musgos y gran posibilidad de incrementar los registros para el estado. Con base en los análisis de diversidad estimada, se hace evidente la necesidad de continuar estudios básicos a nivel microambiente sobre uno de sus componentes más característicos.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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