<i>Fomitopsis betulina</i> . [Descriptions of Fungi and Bacteria].
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A description is provided for Fomitopsis betulina . Sporophores of this fungus are found on both living and dead trees, where the fungus causes a brown-rot decay of heartwood, eventually reducing the substratum to a red-brown friable mass. Some information on its associated organisms and substrata, dispersal and transmission, habitats and conservation status is given, along with details of its geographical distribution (Asia (China (Gansu, Heilongjiang, Jilin, Nei Mongol Autonomous Region, Shaanxi, Sichuan, Xinjiang Autonomous Region, Yunnan), India (Meghalaya, Uttarakhand), Iran, Japan, Kazakhstan (Akmola, East Kazakhstan, Kostanay, North Kazakhstan), Nepal, Russia (Altai Krai, Altai Republic, Amur Oblast, Chelyabinsk Oblast, Irkutsk Oblast, Kamchatka Krai, Khabarovsk Krai, Khanty-Mansi Autonomous Okrug, Krasnoyarsk Krai, Novosibirsk Oblast, Omsk Oblast, Primorsky Krai, Sakha Republic, Sakhalin Oblast, Sverdlovsk Oblast, Tomsk Oblast, Tyumen Oblast, Yamalo-Nenets Autonomous Okrug, Zabaykalsky Krai), South Korea, Uzbekistan), Central America (Belize, Panama), Europe (Åland Islands, Andorra, Austria, Belarus, Belgium, Croatia, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Ireland, Isle of Man, Italy, Latvia, Lithuania, Luxembourg, Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Romania, Russia (Bryansk Oblast, Chuvash Republic, Ivanovo Oblast, Kaliningrad Oblast, Kaluga Oblast, Kirov Oblast, Komi Republic, Kostroma Oblast, Krasnodar Krai, Kursk Oblast, Leningrad Oblast, Mari El Republic, Moscow Oblast, Murmansk Oblast, Nizhny Novgorod Oblast, Orenburg Oblast, Perm Krai, Pskov Oblast, Republic of Bashkortostan, Republic of Dagestan, Republic of Karelia, Republic of Mordovia, Republic of Tatarstan, Ryazan Oblast, Samara Oblast, Saratov Oblast, Smolensk Oblast, Tula Oblast, Tver Oblast, Udmurt Republic, Vladimir Oblast, Yaroslavl Oblast), Serbia, Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Ukraine, UK), North America (Canada (Alberta, British Columbia, Manitoba, New Brunswick, Newfoundland and Labrador, Northwest Territories, Nova Scotia, Ontario, Prince Edward Island, Quebec, Yukon Territory), USA (Alabama, Alaska, Arkansas, California, Connecticut, District of Columbia, Florida, Georgia, Idaho, Illinois, Indiana, Iowa, Kansas, Kentucky, Louisiana, Maine, Maryland, Massachusetts, Michigan, Minnesota, Missouri, Montana, Nebraska, New Hampshire, New Jersey, New York, North Carolina, North Dakota, Ohio, Oregon, Pennsylvania, Rhode Island, Tennessee, Texas, Vermont, Virginia, Washington, West Virginia, Wisconsin)), South America (Argentina, Colombia)).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».