THEY HOLD HANDS! A MUSHROOM MAP OF MAINE
Notice bibliographique
Résumé
Mapping is a traditional technique of representation (Radović, 2016) that can be used to visualize where specific components of interest are located. Maps of organisms are commonly used to predict their distribution and their relationships to various components of nature, such as aspects of the environment. Trees are often easily mapped as they are immobile and easily identifiable. Mushrooms, or macrofungi, however are more difficult to map because they are cryptic and ephemeral. But, mushrooms often have strong associations with trees. Thus, by using forest composition mapping tools, and forest inventory data, a map predicting where mushroom species are located can be made by using the macrofungal tree associations. I used such an approach to build mushroom maps for Maine. A mushroom map provides a novel approach of visualizing and estimating the locations of mushroom species by utilizing their symbiotic relationships with trees. Such maps are valuable as they can provide new insight to mycologists, mycophagists, foragers, foresters, silviculturists, biologists, and other key groups searching for more expansive information regarding mushroom locations. The following 20 maps were generated utilizing forest inventory analysis (FIA) plots, ArcGIS, and Mushrooms of the Northeast United States and Eastern Canada by Timothy Baroni.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».