Conservation, management and restoration of semi-natural and natural grasslands in Central Europe – Editorial to the 13th EDGG Special Feature
Bibliographic record
Abstract
Seit 13 Jahren werden von Mitgliedern der Eurasian Dry Grassland Group (EDGG) und deren Vorgängerorganisationen Grasland-Sonderteile (Special Features) in Tuexenia herausgegeben.Das diesjährige Special Feature trägt den Titel Naturschutz, Pflege und Wiederherstellung des halbnatürlichen und natürlichen Graslands in Mitteleuropa.Es enthält sieben Artikel, die das mitteleuropäische Grasland mit verschiedenen Ansätzen und Zielen untersucht haben.Die erste Studie untersucht in einem mesophilen Grasland den Einfluss der Weidewirtschaft auf den Artenreichtum der Moose, die zweite die Lebensraumansprüche der seltenen und gefährdeten Orchidee Himantoglossum adriaticum, die dritte Muster von Vegetation und Samenbank entlang eines Sukzessionsgradienten, die vierte die Verbreitung der Zwiebelpflanze Sternbergia colchiciflora in Pannonien, die fünfte den Ökosystemzustand des bulgarischen Graslands außerhalb von Natura 2000-Gebieten, die sechste Möglichkeiten der Wiederherstellung von Steppenrasen aus der Samenbank und die siebte die Syntaxonomie der Vegetation von Kalksteinausbissen in Podolien.Insgesamt wurden die Studien in sieben europäischen Ländern durchgeführt: Bulgarien,
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.010 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".