Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The ecosystem classification of land (ECL) has been studied for a couple of decades, from the beginning of the perfect organism system “top-down” approach to a reversed “bottom-up” approach, defining micro-ecological unit. After reviewing two study cases of the ecosystem classification of land, the ecosystem classification framework implements in different ecoregions were examined and analyzed. Results: Theoretically, Bailey’s upper levels ECL (1995) was applied to the United States, and world continents. China's Eco-geographic classification was most likely fitted into Bailey’s Ecosystem Classification regime. With a binary decision tree analysis, it demonstrated that the top-level, Domain has an empty entity between the US and China ecoregion framework. Based on the biogeoclimate condition, vegetation distribution, landform, and plant species feature, classified HIIC1 into two subsections ( labeled as i, ii ), and delineated iia of QiLian Mountain East Alpine Shrub and Alpine Tundra ecozone into iia-1 and iia-2 zone. Conclusions: 1) The Plateau Domain 500 should be added into the top-level Bailey’s ecoregion framework, coordinately it includes HI and HII Divisions, and humid, dub-humid, semiarid, and arid provinces. 2) Two case comparisons recommend using a practical approach, objectively defined ecosystem classification for the lower-level ECLs in matter of time and project cost.
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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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».