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Enregistrement W4384704042 · doi:10.26577/ijbch.2023.v16.i1.06

Modeling of present and future potential distribution areas of Thymus praecox opiz. in Turkey according to the Maxent algorithm

2023· article· en· W4384704042 sur OpenAlexaboutno aff
Alper Uzun, Ayşe Gül Sarıkaya, Seydi Ahmet Kavaklı

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology and Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistribution (mathematics)Environmental niche modellingClimate changeLamiaceaeGeographyGenusEthnobotanyEcologyBiologyMathematicsEcological nicheMedicinal plants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thymus L. genus of the Lamiaceae family, which has a cosmopolitan distribution that includes annual or perennial herbs, rarely shrubs or trees, known for their pleasant smell, has medicinal and aromatic species. Although the ethnobotanical use of individuals of the genus Thymus is quite common, its consumption is often preferred as spice and medicinal tea. In this study, Thymus praecox Opiz. forms the material of the study. In this article, potential present and future distribution areas were modeled in MaxEnt 4.1 to determine the effects of climate change on the distribution areas of T. praecox in Türkiye. In the model, 2041-2060 (~2050) and 2081-2100 (~2090) periods of SSP2 4.5 and SSP5 8.5 scenarios in CanESM5.0.3 (The Canadian Earth System Model version 5) climate change model were used, together with sample points and bioclimatic variables. According to the study outputs, it is estimated that the estimated potential suitable and very suitable distribution areas of T. praecox today are 108411.705 km2 and according to the CanESM5.0.3 model, it will experience losses in very suitable and suitable distribution areas in the future, and very suitable distribution areas cannot be found in the SSP5 8.5 scenario 2081-2100 periods.

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)0,001
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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