Comparing wetland sampling methods for floristic quality assessment in Superior, Wisconsin
Notice bibliographique
Résumé
The Wisconsin Floristic Quality Assessment was utilized as a rapid assessment tool in measuring the \nplant species diversity and species tolerance to anthropogenic disturbance to a subset of wetland \ncommunities in Superior, Wisconsin. Data was collected, analyzed, and compared for two sampling \ntechniques: the Whittaker's Plant Diversity Sampling Method (Shmiva 1984) and the Timed Meander \nSearch Method (Goff et al. 1982) with a goal of identifying a method that best characterizes the \nwetland's floristic quality per wetland community over the amount of time and effort expended. \n \nIn recent years, a Florsitic Quality Assessment for Wisconsin (WFQA) wetlands has been adopted. \nThe FQA originated in an attempt to provide a uniform and repeatable method for assessing natural \narea quality of both uplands and wetlands in the Chicago region (Wilhelm 1977). Following \nrefinement of concepts and methodology (Swink and Wilhelm 1994; Taft et. al. 1997), the use ofFQA \nrapidly expanded. To date, 10 states (Illinois, Missouri, Ohio, Michigan, Wisconsin, Florida, \nNorth and South Dakota, Indiana, and Mississippi) and one Canadian province (southern Ontario) have \nadopted \nthe FQA as a wetland assessment method to complement other functional assessment to9ls. \n' . \n \nThe Wisconsin FQA assessment requires an accurate and complete species inventory of the site based \non homogeneity of community type. The method is based on species conservatism. A numeric value \nfrom 0-10 has been designated by leading experts for each vascular species in Wisconsin and is \ncalled the Coefficient of Conservatism (C of C). These values are averaged into a Mean C and then \nmultiplied against the square root of the total number of native species recorded (BernthaL2003). \n ·· ·
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».