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Enregistrement W4383374861 · doi:10.55981/reinwardtia.2023.4578

MODELLING THE POTENTIAL DISTRIBUTIONS OF SAWO KECIK (MANILKARA KAUKI (L.)) DUBARD USING MAXENT TO SUPPORT CONSERVATIONS OF HISTORICAL AND CULTURAL VEGETATIONS IN DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA PROVINCE

2023· article· en· W4383374861 sur OpenAlexaboutno aff
Andri Wibowo, Atus Syahbudin, Adi Basukriadi, Erwin Nurdin

Notice bibliographique

RevueREINWARDTIA · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant and Fungal Species Descriptions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Gadjah MadaUniversitas Indonesia
Mots-clésQuarter (Canadian coin)GeographyPrecipitationSapotaceaeSocioeconomicsEcologyBiologyArchaeologyMeteorologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modelling the potential distributions of Sawo Kecik (Manilkara kauki (L.)) Dubard using MaxEnt to support conservations of historical and cultural vegeta-tions in Daerah Istimewa Yogyakarta Province. Reinwardtia 22(1): 55‒67. — Sawo kecik or Manilkara kauki (L.) Dubard, of the Sapotaceae family as it is formally known, is one of the species with significant cultural values in Yog-yakarta Province (DIY) culture because it symbolizes social righteousness. In connection with this, Yogyakarta's mu-nicipal and district governments have been encouraged to plant sawo kecik. Despite these efforts, there is still a lack of knowledge regarding the possible range of this species, and this knowledge is essential to promoting the conservation of M. kauki in DIY. With the help of isothermality, precipitation of driest month, precipitation seasonality, precipita-tion of driest quarter, and precipitation of warmest quarter data, this study tries to simulate the probable distributions of M. kauki throughout cities and districts in DIY. The model estimated 1,275 km2 of DIY areas was suitable for M. kauki that concentrated in the central parts, spanning from the west to the east of DIY. Yogyakarta City followed by Sleman District has the largest areas categorized from high to very high suitable for M. kauki. While, Gunung Kidul followed by Kulonprogo Districts have the largest areas categorized as low suitable. To conclude, M. kauki can adapt areas with moderate precipitation as low as 20 mm during driest month and as low as 100 mm during driest quarter. During warmest quarter, M. kauki requires precipitation with value of 700 mm. The conservation effort and M. kauki planting should then concentrate on Yogyakarta City and Sleman District since such locations are thought to have high appropriateness for the species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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