Data from: Concordance in wetland physicochemical conditions, vegetation, and surrounding land cover is robust to data extraction approach
Notice bibliographique
Résumé
Concordance among wetland physicochemical conditions, vegetation, and surrounding land cover may result from the influence of land cover on the sources of plant propagules, on physicochemical conditions, and their subsequent determination of growing conditions. Alternatively, concordance may result if differences in climate, soils, and species pools are spatially confounded with differences in human population density and land conversion. Further, we expect that land cover within catchment boundaries will be more predictive than land cover in symmetrical buffers if runoff is a major pathway. We measured concordance between land cover, wetland vegetation and physicochemical conditions in 48 prairie pothole wetlands, controlling for inter-wetland distance. We contrasted land-cover data collected over a four-year period by multiple extraction approaches including topographically-delineated catchments and nested 30 m to 5,000 m radius buffers. After factoring out inter-wetland distance, physiochemical conditions were significantly concordant with land cover. Vegetation was not significantly concordant with land cover, though it was strongly and significantly concordant with physicochemical conditions. More, concordance was as strong when land cover was extracted from buffers <500 m in radius as from catchments, indicating the mechanism responsible is not topographically constrained. We conclude that local landscape structure does not directly influence wetland vegetation composition, but rather that vegetation depends on physicochemical conditions in the wetland (which are affected by surrounding land cover) and on regional factors such as the vegetation species pool and geographic gradients in climate, soil type, and land use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».