Predicting the potential geographic distribution of Nepeta septemcrenata Benth. and Phlomis aurea Decne in St. Katherine protectorate, South Sinai, Egypt, by using the maxent technique
Notice bibliographique
Résumé
The threatened and endangered species distribution data are frequently clustered, and modeling their suitable habitat distribution by commonly utilized modeling methods is difficult. Therefore, this work aimed to assess the potential geographic distribution of Nepeta septemcrenata and Phlomis aurea in the St. Katherine protectorate using a new maxent approach. In addition to identifying the principal environmental parameters, which highly affect the potential geographic distribution of Nepeta septemcrenata and Phlomis aurea in the St. Katherine protectorate. The findings presented that the assessment distribution of Nepeta septemcrenata and Phlomis aurea is concentrated in the high-mountain region in SKP. While the driest quarter's precipitation, the coldest quarter's precipitation, the warmest quarter's mean temperature, the coldest quarter's mean temperature, and elevation all had a role in Nepeta septemcrenata distribution. The coldest quarter's mean temperature, the driest quarter's mean temperature, precipitation seasonality, the warmest quarter's mean temperature, all had a role in the distribution of P. aurea. Additionally, the highly suitable ecological conditions for Nepeta septemcrenata cover about 200.5 km2 from the total protectorate area, while the highly suitable ecological conditions for Phlomis aurea cover only 104.1 km2. This work may help in conservation planning for these threatened and endemic species.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».