Habitat suitability and quality division of Mentha haplocalyx
Notice bibliographique
Résumé
In this study, ecological factors, occurrence records, the essential oil components content were used to predict the potential geographical distribution and quality division of Mentha haplocalyx in China based on the MaxEnt modeling and geographic information system(GIS). The AUC of ROC curve was above 0.950,indicating that the predictive results with the maximum model were highly precise. The results showed that the main environmental factors determining the potential distribution were annual average precipitation (the contribution rate, 45.87%), mean temperature of wettest quarter (11.92%), mean temperature of warmest quarter (7.84%), average monthly precipitation of May (6.80%), standard deviation of seasonal temperature variation (4.42%), mean temperature of the coldest quarter (3.47%) and altitude (2.92%). The environmental variables in the highly potential areas were determined as annual average precipitation around [530,1 465] mm, mean temperature of wettest quarter around [24.5,29] ℃, mean temperature of the warmest quarter around [25.5,29] ℃, average monthly precipitation of May around [67,133] mm, standard deviation of temperature seasonal change around [8 333,9 643], mean temperature of the coldest quarter around [1.7,8.3] ℃ and the altitude around [0,165] mm. The best quality distribution of M. haplocalyx was mainly located in Jiangsu, Anhui, Shandong, Zhejiang and Heilongjiang. The zoning results basically coincide with the actual situation. The quality division of M. haplocalyx can be used for providing a scientific basis for selection of artificial planting base and guidance of its production.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».