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Enregistrement W4415973851 · doi:10.1139/cjb-2025-0057

Geographic distribution, habitat suitability, and habitat loss of plains rough fescue ( <i>Festuca hallii</i> (Vasey) Piper) in North America

2025· article· en· W4415973851 sur OpenAlexafffundvenueabout
Johan Home, Eric G. Lamb

Notice bibliographique

RevueBotany · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Environment - Saskatchewan
Mots-clésHabitatGrasslandPopulationPrecipitationWetlandSoil texturePopulation densitySeasonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plains rough fescue, a native species of North America's central plains, has experienced a decline due to land conversion and population fragmentation. To assess the historical distribution of this species, we employed ecological niche modeling. Presence records of Festuca hallii (Vasey) Piper were collected from the SEINet Portal Network, iNaturalist, herbaria in The United States and Canada, and Canadian conservation data centers. A model was developed using MaxEnt with 1048 records, seven climatic variables and nine soil variables. A habitat suitability map was generated illustrating the likely distribution of F. hallii before European settlement in 19th century. The species has a high probability of occurrence across the Canadian prairies, with fragmented distribution in regions of the Rocky Mountains of Alberta and United States. Good habitat for F. hallii is characterized by soil bulk density between 1.07 and 1.25 g cm −3 , annual mean temperature between 0.64 and 4.14 °C, precipitation during the warmest quarter between 149.72 and 228.19 mm, soil water content between 38.9% and 45.85%, and precipitation seasonality between 51.53% and 77.08%, which were the most important predictors in the model. Of the 450 206 km 2 historic range, approximately 63 273 km 2 , or 14.1%, remains intact with land cover/land use data indicating grassland conversion to agriculture as the main cause of habitat loss.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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