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Enregistrement W3200911246 · doi:10.1016/j.crm.2021.100364

Predicting suitable habitats of ginkgo biloba L. fruit forests in China

2021· article· en· W3200911246 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClimate Risk Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeTopsoilEnvironmental scienceHabitatRepresentative Concentration PathwaysPrecipitationSubsoilClimate change scenarioEnvironmental niche modellingGlobal warmingGinkgo bilobaEcologyAgroforestryClimate modelGeographyEcological nicheBiologySoil waterSoil scienceBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ginkgo fruit can be used for food and medicine with high economic values. It is of great importance to ensure its sustainable production and genetic resource protection under climate change. In this study, niche models built with climate and soil variables, respectively, were used to assess the impact of climate change on its potential suitable habitat. The model performance was excellent for the climate model (AUC = 0.92) and good for the soil model (AUC = 0.84). Three climate variables (degree-days below zero, mean coldest month temperature, and mean annual precipitation) and two soil variables (subsoil cation exchange capacity and topsoil cation exchange capacity) were the main factors determining the distribution of ginkgo fruit forests. The level of predicted habitat suitability was consistent with the differences observed in fruit traits, suggesting that our model predictions make biological and economic sense. The high- and medium-suitable habitats of this species would decrease in future climates under both the Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and RCP 8.5 climate change scenarios. This study contributed to a better understanding of the impact of climate change on ginkgo fruit forests and provided potential geographical areas for the cultivation and conservation of this species.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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