Notice bibliographique
Résumé
The purpose of our study was to understand plant–plant interactions, namely competition among grassland flowering plant species for resources, since we observed different abundance of species at different sites. We also examined how other factors such as temperature influenced grassland communities. The study site was in south side of York University in Toronto, Canada. This site is of importance due to its uses such as electric poles for city power supply, recreation and transportation. However, what was most important about it for us was its biodiversity. Although placed in the city its biodiversity and different vegetation patches of the site allowed us to conduct our data collection at this site. Our group started with a pilot study and the process of data collection followed for the next three consecutive weeks, which started on 2/10/2014. In our study, we examined the relationship between flowering plant species abundance and distance from the shrubs. We randomly chose shrubs and at distances of 1meter, 3meters and 5meters away from the shrubs used transect to take a sample of what different plant species and how many of each existed. To get a thorough idea of what was really happening and understand the effects of all factors combined we also measured and recorded the temperature at each distance and measured the dimensions of each shrub to test if there were any correlations between them. To recognize flowering plant species’ names, the plants book provided in the lab was used as a guide. To examine the effect of distance on the abundance of flowering plants, one-way ANOVA test was performed on the obtained data. Since ANOVA controls Type 1 errors, it was a good choice for our experiment purposes because it could ensure us that any significant result we found was not just down to chance. The means of samples were calculated, and variation between and within groups were calculated; and finally the calculated value was compared to the Fcritical value to test our hypothesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».