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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».