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Enregistrement W6950712138 · doi:10.5683/sp2/7dlo5q

Data from: Plant diversity and endemism in the California Floristic Province

2021· dataset· en· W6950712138 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndemismFloristicsVascular plantPlant diversityBiodiversityTaxonPlant communityFlora (microbiology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThe California Floristic Province (CFP) is an area of high biodiversity and endemism corresponding roughly to the portion of western North America having a Mediterranean-type climate. High levels of diversity and endemism in the CFP are attributed to the unique geo-climatic setting of the region. In recent years, much has been learned about the origins of plant diversity in western North America. This work, however, has been hindered by a focus on political rather than biotic regions, such that much more is known about diversity and endemism in the state of California than the natural biotic region represented by the CFP. Here we present a preliminary list of native land plants (vascular plants and bryophytes) found in the CFP, as well as an analysis of diversity and endemism patterns at the level of both species and minimum rank taxa (MRT; species and infraspecific taxa). A total of 6,927 MRT are native to the CFP, including 6,143 vascular plants and 784 bryophytes. Of these, 2,612 vascular plants are endemic to the CFP (42%) compared to 37 endemic bryophytes (5%). Finally, 2,506 native CFP vascular plant MRT (41% of the CFP flora) and 454 CFP bryophyte MRT (58% of the CFP flora) are found outside California in the Oregon and Baja California parts of the CFP. This high degree of sharing across political boundaries among both vascular plants and bryophytes highlights the cohesiveness of the CFP, and the need to focus more research effort on biotic regions.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,408

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
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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