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Enregistrement W4392968381 · doi:10.5564/mjb.v5i31.3265

Using Maxent to model the distribution of Dasiphora fruticosa (L.) Rydb. in Mongolia

2023· article· en· W4392968381 sur OpenAlexaboutno aff
Munkhtur Davaagerel, Indree Tuvshintogtokh, Oyunbileg Munkhzul, Damdindorj Manidari, Nyamjantsan Nyambayar

Notice bibliographique

RevueMongolian Journal of Botany · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationClimate changeQuarter (Canadian coin)Range (aeronautics)Physical geographyMaximum temperatureEnvironmental scienceGeographyDistribution (mathematics)Mean radiant temperatureClimatologyEcologyMeteorologyBiologyMathematicsArchaeologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to climate change, precipitation variability, temperature rise, an increase in the frequency of natural disasters, and direct and indirect human impact, the range of plant species is changing significantly. Specifically, there has been an increase in gathering plants from nature because of the growing use of these valuable and medicinal plants. Thus, by simulating the plant’s existing range using Maxent simulation, our goal is to determine its area as well as how it would alter in response to climate change. 525 ranges from surveys conducted in 2018, 2020, and 2021 in the Mongolian districts of Khentii, Mongolian Dauria, Khangai, and Khuvsgul were utilized. Based on our research, out of 21 environmental indicators, five are the most significant. It is influenced by 65.2% of precipitation of the warmest quarter, 16.2% of the mean temperature of the warmest quarter, 8.1% of the annual mean temperature, 7.4% of slope, and 3% of total annual precipitation. Currently, 30% of Mongolia’s total land area is suitable for Dasiphora fruticosa cultivation, of which 8% is ideal and 7% is exceptionally suitable. However, the remaining 70% cannot expand. The favorable range of Dasiphora fruticosa tends to shrink as a result of climate change. Сөөгөн боролзгоно (Dasiphora fruticosa (L.) Rydb.) ургамлын тархацыг Монгол орны хэмжээнд Maxent ашиглан загварчлах нь Хураангуй. Уур амьсгалын өөрчлөлт, хур тунадасны хэлбэлзэл, температурын өсөлт, байгалийн гамшигт үзэгдлүүдийн давтамж нэмэгдэх, мөн хүний шууд болон шууд бус нөлөөгөөр ургамлын төрөл зүйлийн тархац ихээхэн өөрчлөгдөж байна. Тэр дундаа эмийн болон ашигт ургамлын хэрэглээ нэмэгдсэнтэй холбоотойгоор байгаль дээрээс нь түүж бэлтгэх нь ихэссэн. Иймд бид Maxent загварчлалаар Сөөгөн боролзгоно ургамлын одоо байгаа тархцын талбайг тогтоож, цаашлаад уур амьсгалын өөрчлөлтөөс хамааран талбайн хэмжээ хэрхэн өөрчлөгдөхийг илрүүлэх зорилготой. Монгол орны Хэнтийн уулын тайга, Монгол Дагуурын уулын ойт хээр, Хангайн уулын ойт хээр, Хөвсгөлийн уулын тайгын тойргуудад 2018, 2020 болон 2021 онд хийгдсэн судалгаагаар цуглуулагдсан 525 тархцын цэгэн мэдээллийг ашигласан. Бидний судалгаагаар орчны 21 үзүүлэлтээс 5 хүчин зүйлс хамгийн их хамааралтай байна. Үүнд зуны улирлын 6-8 сарын хур тунадас 65.2 хувь, зуны улирлын 6-8 сарын дундаж температур 16.2 хувь, жилийн дундаж температур 8.1 хувь, хэвгийн налуу 7.4 хувь, жилийн нийлбэр хур тунадас 3 хувийн нөлөө үзүүлж байна. Одоогийн Сөөгөн боролзгонын ургах тохиромжтой газар Монгол орны нийт газар нутгийн 30 хувийг эзэлж байна үүнээс 8 хувьд нь хамгийн тохиромжтой, 7 хувьд өндөр тохиромжтой. Харин үлдсэн 70 хувьд нь ургах боломжгүй байна. Уур амьсгалын өөрчлөлт нь Сөөгөн боролзгонын тааламжтай тархац нутгийн хэмжээг багасгах чиг хандлагатай байна. Түлхүүр үгс: Maxent загвар, Сөөгөн боролзгоно, уур амьсгалын өөрчлөлт, тархац

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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations0
Publié2023
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