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Amazon tree dominance across forest strata
Frederick C. Draper, Flávia R. C. Costa, Gabriel Arellano, Oliver L. Phillips, Álvaro Duque, Manuel J. Macía, Hans ter Steege, Gregory P. Asner, Érika Berenguer, Juliana Schietti, Jacob B. Socolar, Fernanda Coelho de Souza, Kyle G. Dexter, Peter M. Jørgensen, J. Sebastián Tello, William E. Magnusson, Timothy R. Baker, Carolina V. Castilho, Abel Monteagudo‐Mendoza, Paul V. A. Fine, Kalle Ruokolainen, Eurídice N. Honorio Coronado, Gerardo A. Aymard C., Nállarett Dávila, Mauricio Sánchez, Marcos Ríos Paredes, Julien Engel, Claire Fortunel, C. E. Timothy Paine, Jean-Yves Goret, Aurélie Dourdain, Pascal Petronelli, Élodie Allié, Juan Ernesto Guevara, Roel Brienen, Leslie Cayola Pérez, Ângelo Gilberto Manzatto, Narel Y. Paniagua-Zambrana, Jean‐François Molino, Daniel Sabatier, Jérôme Chave, Sophie Fauset, Roosevelt García Villacorta, Maxime Réjou‐Méchain, Paul E. Berry, Karina Melgaço, Ted R. Feldpausch, Elvis Valderamma Sandoval, Italo Mesones, André Braga Junqueira, Katherine H. Roucoux, José Júlio de Toledo, Ana Andrade, José Luís Camargo, Jhon del Águila Pasquel, Flávia Delgado Santana, William F. Laurance, Susan G. W. Laurance, Thomas Ε. Lovejoy, James A. Comiskey, David Galbraith, Michelle Kalamandeen, Gilberto E. Navarro Aguilar, Jim Vega Arenas, Carlos A. Amasifuén Guerra, Manuel Flores, Gerardo Flores Llampazo, Luis Torres Montenegro, Ricardo Zárate Gómez, Marcelo Petratti Pansonato, Víctor Chama Moscoso, Jason Vleminckx, Oscar J. Valverde Barrantes, Joost F. Duivenvoorden, Sidney Araújo de Sousa, Luzmila Arroyo, Ricardo de Oliveira Perdiz, Jessica Soares Cravo, Beatriz Schwantes Marimon, Ben Hur Marimon, Fernanda Antunes Carvalho, Gabriel Damasco, Mathias Disney, Marcos Salgado Vital, Pablo R. Stevenson, Alberto Vicentini, Henrique Eduardo Mendonça Nascimento, Níro Higuchi, Tinde van Andel, Yadvinder Malhi, Sabina Cerruto Ribeiro, John Terborgh, Raquel S. Thomas, Francisco Dallmeier, Adriana Prieto, Renato Richard Hilário, Rafael P. Salomão, Richarlly da Costa Silva, Luisa Fernanda Casas, Ima Célia Guimarães Vieira, Alejandro Araujo‐Murakami, Fredy Ramírez, Hirma Ramírez‐Angulo, María Cristina Peñuela Mora, Timothy J. Killeen, Guido Pardo, E. Jiménez, Wendeson Castro, Darcy Galiano Cabrera, John Pipoly, Thaiane R. Sousa, Marcos Silvera, Vincent Antoine Vos, David Neill, Percy Núñez Vargas, Dilys M. Vela Díaz, Luiz E. O. C. Aragão, Ricardo Keichi Umetsu, Rodrigo Sierra, Ophelia Wang, Kenneth R. Young, Nayane Cristina Candida dos Santos Prestes, Klécia Gili Massi, José Reyna Huaymacari, Germaine Alexander Parada Gutierrez, Ana M. Aldana, Miguel N. Alexiades, Fabrício Beggiato Baccaro, Carlos Cerón, Adriane Esquivel‐Muelbert, Julio M. Grandez Rios, Antonio S. Lima, Jon Lloyd, Nigel C. A. Pitman, Luis Valenzuela Gamarra, Jimmy Cesar Cordova Oroche, Alfredo F. Fuentes, Walter A. Palacios, Sandra Patiño, Armando Torres‐Lezama, Christopher Baraloto
Notice bibliographique
RevueNature Ecology & Evolution · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésAmazon rainforestAmazonianUnderstoryBiodiversityDominance (genetics)EcologyGeographyBiodiversity hotspotRange (aeronautics)AgroforestryCanopyBiology
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
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 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,947
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
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
Citations64
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon