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Enregistrement W3170053975 · doi:10.1139/cjb-2021-0018

Patterns of rare moss diversity and distribution in Alberta

2021· article· en· W3170053975 sur OpenAlexaffvenueabout
René J. Belland, Richard T. Caners

Notice bibliographique

RevueBotany · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensRoyal Alberta MuseumUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcoregionMossRare speciesBiologyEcologyBryophyteCommon speciesHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rare moss diversity and distribution patterns are described for the province of Alberta. Multivariate analyses were used to elucidate the distribution patterns of the rare mosses in relation to environmental factors, in comparison with those of the common mosses. Hierarchical clustering of species occurrence among Alberta ecoregions resulted in 11 species groups having similar distributions and four ecoregion groups with similar species composition. Rare and common mosses show comparable distributions at the geographic scale of ecoregions; the analyses did not provide support that rare mosses respond to environment factors differently than common mosses. The rare mosses are more narrowly distributed among the species and ecoregion groups than are common species. The most important environmental variables determining species distributions are mean annual temperature and growing degree days. Other important factors determining moss distribution are mean elevation, annual rainfall, and mountain landscape. Diversity patterns are shown to vary widely among the ecoregions and to differ between rare and common species. Rare species are especially diverse in the Rocky Mountains, which support 81% of the province’s known rare moss flora and reflect a complex of diverse landscapes for moss colonization. Only 40% of known rare species in Alberta are found in nonmountainous regions.

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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,204

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
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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