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Enregistrement W3202097311 · doi:10.1186/s40068-021-00243-3

A hierarchical analysis of ecosystem classification with implementing in two continental ecoregions

2021· article· en· W3202097311 sur OpenAlex
Yan Qing Zhang

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCH · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Center for Ecological Analysis and SynthesisInstitut Carnot Santé AnimaleSimon Fraser UniversityUtah State University
Mots-clésEcoregionGeographyVegetation classificationTundraVegetation (pathology)Ecosystem servicesChinaEcosystemEnvironmental resource managementEcologyPhysical geographyForestryEnvironmental scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 by defining a micro-ecological unit. After comparing two cases of the ecosystem classification framework implemented in the different continental ecoregions, the processes were carefully examined and justified. Results Theoretically, Bailey’s upper levels of ECL (Description of the ecoregions of the United States, 2nd ed. Rev and expanded (1st ed. 1980). Misc. Publ. No. 1391 (Rev). Washington DC USDA Forest Service; 1995) were applied to the United States and world continents. For the first time, a complete ECL study was accomplished in Western Utah of the United States, with eight upper levels of ECOMAP (National hierarchical framework of ecological units. U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Washington, DC. https://www.researchgate.net/publication/237419014_National_hierarchical_framework_of_ecological_units ; 1993) plus additional ecological site and vegetation stand. China’s Eco-geographic classification was most likely fitted into Bailey’s Ecosystem Classification upper-level regime. With a binary decision tree analysis, it had been validated that the Domains have an empty entity for 500 Plateau Domain between the US and China ecoregion framework. Implementing lower levels of ECL to Qinghai Province of China, based on the biogeoclimatic condition, vegetation distribution, landform, and plant species feature, it had classified the Section 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 Subzones. Coordinately, an Ecological Site was completed at the bottom level. Conclusions (1) It was more experimental processing by implementing a full ECL in the Western Utah of the United States based on the ECOMAP (1993). (2) The empty entity, named as Plateau Domain 500, should be added into the top-level Bailey’s ecoregion framework. Coordinately, it includes the Divisions of HI and HII and the Provinces of humid, sub-humid, semiarid, and arid for China's Eco-Geographic region. (3) Implementing a full ECL in a different continent and integrating the lower level's models was the process that could handle the execution management, interpreting the relationship of ecosystem, dataset conversion, and error correction.

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)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,285 · 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