The forests of Prince Edward Island: A classification and ordination using multivariate methods
Notice bibliographique
Résumé
The forests of Prince Edward Island: A classification and ordination using multivariate methods.Canadian Field-Naturalist 116(4): 585-602.In 1991 data were collected on the ground flora in 1200 4 m? plots at 240 randomly selected forest sites on Prince Edward Island.The nearby trees and shrubs, and attributes of the surrounding forest stand were also recorded and soil samples were collected for analysis.Additional topographic, historical and soil data for each sampling point were obtained from maps and a 1935 aerial photographic survey.1127 of the plots were subjected to multivariate analysis (a TWINSPAN classification and a DECORANA ordination).On the basis of their ground flora composition, TWINSPAN divided the plots into eleven ground flora community-types, which after further comparative analysis of their tree canopies, stand properties and environmental factors, were assigned to five forest-types, each characterised by particular tree species and soil drainage properties: (1) a wet species-rich woodland, (2) upland hardwood forest, (3) Black Spruce forest, (4) old field White Spruce woods, and (5) disturbed, mainly conifer-dominated, forest.The first three were considered to be heavily modified descendants of pre-settlement forest-types, while the two latter appeared to be largely the products of successional processes resulting from human disturbance and forest clearance.The ordination indicated that the most important factors responsible for the ground flora communities and forest-types on Prince Edward Island are soil drainage and human-associated disturbance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».