Bithoracochaeta leucoprocta
Notice bibliographique
Résumé
<i>Bithoracochaeta leucoprocta</i> (Wiedemann, 1830) Distribution. Argentina, Brazil, Colombia, Costa Rica, Cuba, Guyana, Jamaica, Mexico, Panama, Paraguay, Peru, Puerto Rico, United States of America, Uruguay, Venezuela. ARGENTINA, Buenos Aires, Buenos Aires, -34.6700, -58.5000 (DZUP); Buenos Aires, La Germania, -34.5667, - 62.0500 (Engel 1931); Misiones, Posadas, -27.4500, -55.8300 (Malloch 1934); Salta, San José, -22.3333, -64.8000 (Engel 1931); BRAZIL, Minas Gerais, Diamantina, -18.2800, -43.6200 (DZUP); Minas Gerais, Nova Lima, - 19.9800, -43.8500 (DZUP); Paraná, Curitiba, -25.4200, -49.4200 (DZUP); Paraná, Lapa, -25.7700, -49.7300 (DZUP); Paraná, Morretes, -25.4800, -48.8200 (DZUP); Paraná, Ponta Grossa, -25.1000, -50.1600 (Costacurta <i>et al.</i> 2003); Paraná, Tijucas do Sul, -25.9200, -49.2000 (DZUP); Rio de Janeiro, Itatiaia, -22.5000, -44.5700 (DZUP); Rio de Janeiro, Nova Friburgo, -22.2700, -42.5700 (DZUP); Rio de Janeiro, Petrópolis, -22.5000, - 43.1000 (DZUP); Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, -22.9028, -43.2075 (Thomson 1869); Rio de Janeiro, Teresópolis, -22.4500, -42.9800 (DZUP); Rio de Janeiro, Vassouras, -22.4200, -43.6700 (DZUP); Rio Grande do Sul, Quarai, - 30.3875, -56.4514 (DZUP); Santa Catarina, Nova Teutônia, -27.1200, -52.2800 (DZUP); São Paulo, Campos do Jordão, -22.7500, -45.5500 (DZUP); São Paulo, Itaquaquecetuba, -23.4800, -46.3500 (DZUP); São Paulo, Mogi das Cruzes, -23.5200, -46.1800 (DZUP); São Paulo, São Carlos, -22.0175, -47.8908 (Mendes & Linhares 2002); São Paulo, São José dos Campos, -23.1200, -45.8700 (DZUP); São Paulo, Sumaré, -22.8200, -47.2700 (DZUP); COLOMBIA, Valle, 10 Km W Cali, 3.4000, -76.5000 (Couri 2005a); COSTA RICA, San José, San José, 9.9330, - 84.0830 (DZUP); CUBA, Ciudad de la Habana, La Habana, 23.1170, -82.3500 (DZUP); GUYANA, Bartica, Kartabo, 5.7833, -57.6333 (Curran 1934b); JAMAICA (Curran 1928a); MEXICO, Distrito Federal, Ciudad de MEXICO, 19.4000, -99.1500 (Wulp 1896c); Distrito Federal, Durango, 24.0170, -104.6670 (MNRJ); Guerrero, Chilpancingo de los Bravos, 17.5500, -99.5000 (Wulp 1896c); Vera Cruz, Orizaba, 18.8500, -97.1330 (Wulp 1896c); PANAMA, Canal Zone, Corazal, 8.6670, -82.3330 (DZUP); PARAGUAY, Asunción, -25.2667, -57.6667 (Engel 1931); Misiones, Sapucay, -25.6700, -56.9200 (DZUP); PERU, Cuzco, Valle de Lares, -13.1300, -72.1700 (Stein 1911); Huánuco, Río Pachitea, -9.9200, -76.1800 (Stein 1911); Tingo Maria, Valle Monzon, -9.1833, - 76.2000 (Couri 2005a); PUERTO RICO (Curran 1928a); UNITED STATES OF AMERICA, Carolina do Norte (B, Southport), 33.9170, -78.0170 (DZUP); Florida, Alachua, 29.7500, -82.4170 (MNRJ); Florida, Arcadia, 27.2000, - 81.8500 (DZUP); Florida, Biscayne Bay, 25.5500, -80.2170 (DZUP); Florida, Fort Lauderdale, 26.1170, -80.1330 (DZUP); Florida, Hialeah, 25.8500, -80.2670 (DZUP); Florida, Highlands Hammock S, 27.4670, -81.5330 (DZUP); Florida, Homestead, 25.4670, -80.4670 (DZUP); Florida, Key West, 24.5500, -81.7670 (DZUP); Florida, Lakeland, 28.0330, -81.9500 (DZUP); Florida, Orlando, 28.5330, -81.3670 (DZUP); Florida, Sarasota, 27.3330, - 82.5170 (DZUP); Florida, Sebring, 27.4830, -81.4330 (DZUP); Florida, St. Augustine, 29.8830, -81.3000 (DZUP); Florida, Terra Ceia, 27.5670, -82.5670 (DZUP); Georgia (Rabun), Billy Goat Island, 34.8000, -83.5500 (DZUP); Georgia, Tifton, 31.4500, -83.5000 (DZUP); Louisiana, Calcasieu, Lago Charles, 30.2170, -93.2330 (DZUP); Louisiana, New Orleans, 29.9500, -90.0670 (DZUP); Louisiana, St. Landr, Opelousas, 30.5330, -92.0670 (DZUP); Mississipi (Harrison, Pass Christian, 30.3000, -89.2330 (DZUP); Texas, Galveston, 29.3000, -94.7830 (DZUP); URUGUAY, Montevideo, Montevideo, -34.9200, -56.1700 (Malloch 1934); VENEZUELA (Garcia 1964).
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,031 | 0,017 |
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 ».