Estrutura da vegetação herbácea em paisagens ciliares no sul de Santa Catarina, Brasil
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
As características estruturais e ecológicas da vegetação herbácea fazem com que ela seja sensível às alterações do ambiente, atuando como indicador da qualidade ambiental. No entanto, o estudo dessa comunidade ainda é incipiente em regiões neotropicais. Este estudo descreve a florística e os aspectos fitossociológicos da vegetação herbácea terrícola na mata ciliar de sete rios, no município de Urussanga, sul do estado de Santa Catarina, além de analisar e quantificar o status do conhecimento científico relacionado às herbáceas terrícolas no Brasil. Foram levantadas 320 unidades amostrais de 4 m², nas quais todos os indivíduos foram identificados e dados relacionados aos parâmetros fitossociológicos foram coletados. A amostragem resultou em 58 táxons, 38 pertencentes às angiospermas e 20 às samambaias, distribuídos em 25 famílias botânicas. Poaceae apresentou maior riqueza, com 11 espécies. Estruturalmente, destacaram-se Goeppertia monophylla (Vell.) Borchs. e S. Suárez, Blechnum brasiliense Desv. e Heliconia farinosa Raddi. A forma de vida mais frequente foi a hemicriptófita reptante. Os resultados revelam uma elevada riqueza de herbáceas terrícolas adaptadas às condições climáticas das matas ciliares, contribuindo para a diversidade da flora regional. Quanto à produção científica, foram encontrados 50 trabalhos indexados nas bases de dados eletrônicas (1990 a 2015), com destaque ao ano de 2011, que teve maior produção científica enfocando as herbáceas terrícolas. Embora com baixo número, a quantidade de indexações tende a crescer, em virtude do avanço da tecnologia de acesso às bases de dados e pela crescente adesão de periódicos em portais de busca.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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 it