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Enregistrement W7124188389 · doi:10.56588/8pkdk144

ESTIMATION OF THE BIOMASS AND CARBON SEQUESTRATION POTENTIAL OF SELECTED PLANT SPECIES IN GARDENS OF PALANPUR

2025· article· W7124188389 sur OpenAlexaff
Sunita Gambhava, Anusha Maitreya, Hitesh Solanki

Notice bibliographique

RevueInternational Association of Biologicals and Computational Digest · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)AfforestationSyzygiumAcaciaCarbon sequestrationReforestationCarbon dioxideCrown (dentistry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The technique of extracting and storing carbon dioxide from the atmosphere is known as carbon sequestration. It is one way to lessen global climate change by lowering the atmosphere concentration of carbon dioxide. The two main forms of carbon sequestration that the USGS is evaluating are geologic and biologic. The research area of choice is Palanpur gardens which is located in Banaskantha, Gujarat, India. For the research I have selected three gardens in Palanpur which are Meena Bagh, District Garden and Shashivan. The study was conducted with quadrate random sampling method. There were 40 quadrates taken of 10x10 m2. In the research, 40 species, including 150 individuals have been recorded in Palanpur gardens. The field data of the trees analyzed using the random sampling of quadrate method, which shows the dominant tree species in each quadrate is Azardirachta indica as total of 16 tree species in 13 quadrates. While the dominant species found in 40 quadrates which are Acacia catechu, Acacia nilotica, Aegle marmelos (L) corr, Albizia labbeck, Annona squamosa, Bombax ceiba, Caryota urens, Cassia fistula, Cordia diacotoma G. Forst, Delonix regia, Ficus recemosa, Ficus religiosa, Hyophorbe langenicaulis, Nyctanthus arbortristis Linn, Pithecellobium dulce, Polyalthia longifolia and Syzygium cumini with the total number of species 4, 4, 4, 4, 6, 5, 4, 4, 4, 6, 6, 6, 7, 4, 4, 15, 4 respectively.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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