Using Maxent to model the distribution of Dasiphora fruticosa (L.) Rydb. in Mongolia
Bibliographic record
Abstract
Due to climate change, precipitation variability, temperature rise, an increase in the frequency of natural disasters, and direct and indirect human impact, the range of plant species is changing significantly. Specifically, there has been an increase in gathering plants from nature because of the growing use of these valuable and medicinal plants. Thus, by simulating the plant’s existing range using Maxent simulation, our goal is to determine its area as well as how it would alter in response to climate change. 525 ranges from surveys conducted in 2018, 2020, and 2021 in the Mongolian districts of Khentii, Mongolian Dauria, Khangai, and Khuvsgul were utilized. Based on our research, out of 21 environmental indicators, five are the most significant. It is influenced by 65.2% of precipitation of the warmest quarter, 16.2% of the mean temperature of the warmest quarter, 8.1% of the annual mean temperature, 7.4% of slope, and 3% of total annual precipitation. Currently, 30% of Mongolia’s total land area is suitable for Dasiphora fruticosa cultivation, of which 8% is ideal and 7% is exceptionally suitable. However, the remaining 70% cannot expand. The favorable range of Dasiphora fruticosa tends to shrink as a result of climate change. Сөөгөн боролзгоно (Dasiphora fruticosa (L.) Rydb.) ургамлын тархацыг Монгол орны хэмжээнд Maxent ашиглан загварчлах нь Хураангуй. Уур амьсгалын өөрчлөлт, хур тунадасны хэлбэлзэл, температурын өсөлт, байгалийн гамшигт үзэгдлүүдийн давтамж нэмэгдэх, мөн хүний шууд болон шууд бус нөлөөгөөр ургамлын төрөл зүйлийн тархац ихээхэн өөрчлөгдөж байна. Тэр дундаа эмийн болон ашигт ургамлын хэрэглээ нэмэгдсэнтэй холбоотойгоор байгаль дээрээс нь түүж бэлтгэх нь ихэссэн. Иймд бид Maxent загварчлалаар Сөөгөн боролзгоно ургамлын одоо байгаа тархцын талбайг тогтоож, цаашлаад уур амьсгалын өөрчлөлтөөс хамааран талбайн хэмжээ хэрхэн өөрчлөгдөхийг илрүүлэх зорилготой. Монгол орны Хэнтийн уулын тайга, Монгол Дагуурын уулын ойт хээр, Хангайн уулын ойт хээр, Хөвсгөлийн уулын тайгын тойргуудад 2018, 2020 болон 2021 онд хийгдсэн судалгаагаар цуглуулагдсан 525 тархцын цэгэн мэдээллийг ашигласан. Бидний судалгаагаар орчны 21 үзүүлэлтээс 5 хүчин зүйлс хамгийн их хамааралтай байна. Үүнд зуны улирлын 6-8 сарын хур тунадас 65.2 хувь, зуны улирлын 6-8 сарын дундаж температур 16.2 хувь, жилийн дундаж температур 8.1 хувь, хэвгийн налуу 7.4 хувь, жилийн нийлбэр хур тунадас 3 хувийн нөлөө үзүүлж байна. Одоогийн Сөөгөн боролзгонын ургах тохиромжтой газар Монгол орны нийт газар нутгийн 30 хувийг эзэлж байна үүнээс 8 хувьд нь хамгийн тохиромжтой, 7 хувьд өндөр тохиромжтой. Харин үлдсэн 70 хувьд нь ургах боломжгүй байна. Уур амьсгалын өөрчлөлт нь Сөөгөн боролзгонын тааламжтай тархац нутгийн хэмжээг багасгах чиг хандлагатай байна. Түлхүүр үгс: Maxent загвар, Сөөгөн боролзгоно, уур амьсгалын өөрчлөлт, тархац
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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".