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Enregistrement W4311082164 · doi:10.17348/jbrit.v16.i2.1270

Effects of shading on the rare plant species, Physostegia correllii (Lamiaceae) and Trillium texanum (Melanthiaceae)

2022· article· en· W4311082164 sur OpenAlexaff
Beth A. Middleton, Casey R. Williams, Chris Doffitt, Darren Johnson

Notice bibliographique

RevueJournal of the Botanical Research Institute of Texas · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensAg-West Bio (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShadingVegetation (pathology)Threatened speciesFloodplainEcologyBiologyForestryHabitatGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rare plant species that are constrained by shading may be threatened by a lack of natural disturbance that removes overhanging vegetation. The original distribution of the study species Physostegia correllii (Lundell) Shinners included freshwater floodplains of large rivers in the southcentral U.S. (Colorado, Rio Grande, and Mississippi rivers). A second species, Trillium texanum Buckley was found in seep spring baygalls in east-central Texas and extreme northwestern Louisiana. Experiments to determine the effects of shading on P. correllii and T. texanum were conducted using short-term shade cloth treatments (full sunlight vs. 30% shading for 2–3 weeks), and a dryness treatment for T. texanum (moist vs. less moist). Mean height and cover responses of individuals for both species were determined in conservation gardens located in Lafayette, Louisiana. Physostegia correllii grown in shaded environments for 2.5 weeks had shorter mean height than if grown in full sunlight. Half of the shaded plants in shaded plots had died by the mid-summer. For T. texanum, shading reduced the mean height and cover of plants. Therefore, management to remove overhanging ground vegetation to mimic natural disturbance might revive P. correllii and/or T. texanum populations where overhanging vegetation is increasing due to lack of natural disturbance (e.g., flood pulsing, grazing, burning).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,204 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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