Diversity of Rattan Species in Production Forest in Central Sulawesi, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explain the diversity of rattan species from production forests in Central Sulawesi. Data collection was carried out with a strip random sampling scheme, in which the sampled strips were 20 x 100 m. Our observation revealed that in the production forest area in Parigi Moutong and Sigi Regencies about 17 species of rattan were identified, which were divided into two genera, each with 14 species of Calamus and 3 species of Daemonorops. The distribution of eleven species was uniform, the distribution of four species was not uniform, and three species had a clumped distribution. The importance of each species varies. There are 8 species with a relatively high mean importance value: Calamus zollingerii (36.62), Calamus ornatus var. celebicus Becc. (24.62), Calamus oodersianus Becc. (23.56), Calamus ornatus var. celebicus Becc. (lambang) (23.49), Calamus didymocarpus (Mart) Becc. (22.99), Calamus inops Becc. (22.25), Calamus sp. (sambuta) (18.00), and Calamus lejocaulis Becc. (15.82), while C. minahassae (dato) has the lowest importance value (6.05). It disclosed, the number of species and distribution of rattan in the production forest of the Central Sulawesi are relatively high and varies.
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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 | 0,000 |
| 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 ».