Extrém szárazság és a növényzeti borítottság hatása szabadon élő fonálféreg együttesek denzitására
Bibliographic record
Abstract
A szabadon élő fonálférgek nagy számban és magas diverzitásban fordulnak elő a talajban. Stresszérzékenység és szaporodási dinamika szempontjából is jelentős változatosság jellemző rájuk, így a környezeti változások kitűnő indikátorai lehetnek. Egy klímaváltozás-kísérlet (ExDRain) első évében az extrém szárazság és a növényzeti borítottság hatását vizsgáltuk a szabadon élő fonálférgek denzitására egy alföldi homokpusztagyep talajában. Kérdéseink a következők voltak: van-e hatása a fonálféreg együttesek denzitására (1) az extrém aszályt szimuláló kezelésnek, (2) a növényzet jelenlétének, illetve hiányának? Az aszályt szimuláló kezelés fonálféreg denzitást csökkentő hatása a kezelést követő első (május) és ötödik (szeptember) hónapban volt statisztikailag szignifikáns. Mind a négy mintavételi időpontban (március, május, július, szeptember) szignifikánsan pozitív hatása volt a növényzettel való borítottságnak. Fentiek szerint a fonálférgek reagálnak az extrém aszályt szimuláló kezelésre, így jó indikátorai lehetnek e folyamatok változásainak. Mindenképpen figyelemmel kell kísérni továbbiakban is az olyan háttérváltozók befolyásoló hatását, mint a talaj nedvességtartalma és hőmérséklete. Mivel önmagában a denzitás értékek változása nem közöl elég információt, a továbbiakban egyéb mutatók, például a táplálkozási csoportok vizsgálata is szükséges.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.006 |
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".