Étude préliminaire de la flore et de la biomasse ligneuse des clairières en haute altitude du Parc National de Kahuzi-Biega, République démocratique du Congo
Bibliographic record
Abstract
Les caractéristiques dynamiques et structurelles des clairières de la partie haute altitude (2000 à 2300 m) du Parc National de Kahuzi Biega (PNKB) ont été analysées sur une durée de 15 ans et sur base des informations fournies par des services de conservation. L’objectif étant de caractériser la diversité floristique, la structure des clairières et d’estimer la quantité de la biomasse/carbone. Les individus ligneux de Dbh≥ 5 cm étaient comptés et leur hauteur prise par un laser dans les relevés polyvalents. Les indices de diversité, de valeurs d’importance ainsi que de similarité ont permis de caractériser la végétation et par les équations allométriques, on a déterminé la biomasse. L’analyse Anova et le test de TukeyHDS ont été utilisés pour voir la variation de la diversité et la biomasse entre les clairières. Les clairières de la partie haute altitude du Parc National de Kahuzi Biega sont caractérisées par des espèces comme Neoboutonia macrocalyx, Mimulopsis arborescens et Dombeya goetzenii. La biomasse/carbone varie significativement le long de la chronoséquence en fonction des classes d’âge.
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 | 0.002 |
| 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) | 0.002 | 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".