SEBARAN HABITAT ANGGREK ALAM DI TAMAN NASIONAL LORE LINDU
Notice bibliographique
Résumé
Keanekaragaman jenis anggrek alam di Taman Nasional Lore Lindu belum banyak diungkapkan, namun berbagai habitatnya terancam kelestariannya karena aktivitas manusia. Dalam buku ini membahas mengenai keanekaragaman jenis anggrek pada berbagai tipe hutan yang berbeda ketinggian, serta faktor lingkungan dan jenis tumbuhan inangnya. Penelitian dalam buku ini dilakukan dari bulan Januari sampai Juni 2019 di empat tempat yang berbeda tipe hutannya berdasarkan elevasi, yaitu Bobo (hutan dataran rendah), Kamarora (hutan pegunungan bawah), Kalimpa’a (hutan pegunungan), dan Rorekautimbu (hutan pegunungan atas) dalam kawasan Taman Nasional Lore Lindu (TNLL). Hasil penelitian dalam buku ini menunjukan bahwa terdapat 45 jenis anggrek (26 marga), yang terdiri dari 36 bersifat epifit dan 9 jenis terrestrial dengan total 242 individu. Pada hutan dataran rendah dan hutan pegunungan atas ditemukan 22 jenis, hutan pegunungan bawah 12 jenis dan pada hutan pegunungan 16 jenis anggrek. Indek keaneragaman jenis (H’) di semua lokasi tergolong rendah nilainya < 1. Kemerataan jenis (e) anggrek pada empat lokasi tergolong sedang pada hutan dataran rendah 0,908, hutan pegunungan rendah 0,731.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,005 |
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 ».