<i>Cerioporus squamosus</i> . [Descriptions of Fungi and Bacteria].
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A description is provided for Cerioporus squamosus , which causes a white rot of hardwood on living and recently dead broadleaf trees, entering the tree through wounds caused by, for example, lightning, windthrow, soe break and damage by humans and animals. Some information on its associated organisms and substrata, dispersal and transmission, habitats and conservation status is given, along with details of its geographical distribution (Africa (Eritrea, Uganda), Asia (Afghanistan, Armenia, China (Hainan, Heilongjiang, Xinjiang Uighur Autonomous Region), Georgia, India (Himachal Pradesh, Jammu and Kashmir, Uttarakhand, West Bengal), Iran, Japan, Kazakhstan (Aktobe, Almaty, East Kazakhstan, Karagandy, Kostanay, Pavlodar, South Kazakhstan, West Kazakhstan, Zhambyl), Mongolia, Nepal, Pakistan, Russia (Amur Oblast, Chelyabinsk Oblast, Irkutsk Oblast, Kamchatka Krai, Khabarovsk Krai, Khanty-Mansi Autonomous Okrug, Novosibirsk Oblast, Primorsky Krai, Sverdlovsk Oblast, YamaloNenets Autonomous Okrug), South Korea, Taiwan, Tajikistan, Turkey, Turkmenistan, Uzbekistan), Australasia (Australia (Victoria), New Zealand), Central America (Costa Rica), Europe (Albania, Andorra, Austria, Belarus, Belgium, Bulgaria, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Ireland, Isle of Man, Italy, Jersey, Latvia, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Moldova, Montenegro, Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Romania, Russia (Belgorod Oblast, Bryansk Oblast, Chuvash Republic, Ivanovo Oblast, Kaliningrad Oblast, Kaluga Oblast, Kirov Oblast, Krasnodar Krai, Kursk Oblast, Leningrad Oblast, Moscow Oblast, Nizhny Novgorod Oblast, Orenburg Oblast, Oryol Oblast, Penza Oblast, Perm Krai, Republic of Bashkortostan, Republic of Mordovia, Republic of North Ossetia-Alania, Republic of Tatarstan, Ryazan Oblast, Samara Oblast, Saratov Oblast, Stavropol Krai, Tambov Oblast, Tula Oblast, Tver Oblast, Udmurt Republic, Ulyanovsk Oblast, Vladimir Oblast, Volgograd Oblast, Voronezh Oblast, Yaroslavl Oblast), Serbia, Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Ukraine, UK), (North America (Canada (British Columbia, Manitoba, New Brunswick, Nova Scotia, Ontario, Prince Edward Island, Quebec, Saskatchewan, Yukon), Mexico, USA (Alabama, Alaska, Arizona, Arkansas, California, Colorado, Connecticut, Delaware, District of Columbia, Florida, Georgia, Idaho, Illinois, Indiana, Iowa, Kansas, Kentucky, Maine, Maryland, Massachusetts, Michigan, Minnesota, Mississippi, Missouri, Montana, Nebraska, New Hampshire, New Jersey, New Mexico, New York, North Carolina, North Dakota, Ohio, Oklahoma, Oregon, Pennsylvania, Rhode Island, South Carolina, South Dakota, Tennessee, Texas, Utah, Vermont, Virginia, Washington, West Virginia, Wisconsin)), South America (Brazil (São Paulo), Chile, Ecuador, Paraguay))).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,011 |
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 ».