Especies y comunidades vegetales del lago Poyang, el lago de agua dulce más grande de China
Bibliographic record
Abstract
El estudio de la riqueza y la composición de especies vegetales de un humedal es esencial a la hora de estimar su importancia ecológica y sus servicios ecosistémicos, especialmente cuando éste está sujeto a perturbaciones humanas. El lago Poyang, situado en el curso medio del río Yangtsé (China central) constituye la mayor superfície de agua dulce del país. Alberga una elevada biodiversidad y proporciona hábitats importantes para la flora y fauna locales. En la actualidad existen planes de construir una presa que mantendrá el volumen de agua del lago estable. Sin embargo, y hasta la fecha, apenas existen estudios que hayan abordado la biodiversidad del lago y los posibles efectos negativos de la presa sobre ésta (y en especial sobre las especies endémicas y raras). Así pues, se ha llevado a cabo una intensa campaña de campo combinada con una búsqueda bibliográfica con el objetivo de evaluar la riqueza de especies y comunidades vegetales del lago Poyang y sus humedales asociados. Se han identificado un total de 124 familias, 339 géneros y 512 especies (incluyendo subespecies, variedades y formas) así como ocho comunidades vegetales dominantes, confirmándose así el papel de los humedales del lago Poyang como hotspot regional de biodiversidad. Resulta imperativo estudiar los efectos del represado sobre la vegetación, y, de manera especial, todo aquello concerniente a la protección de la biodiversidad local, el mantenimiento de los servicios ecosistémicos, el control de las especies invasoras y la restauración de los ecosistemas degradados.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".