Merimetson kasvistovaikutukset Suomenlahden saaristossa 1998–2010
Bibliographic record
Abstract
Merimetso on Itämeren piirissä ja Suomen rannikolla voimakkaasti levittäytyvä pesimälintu, jonka kannan kehitystä on Suomessa alusta alkaen seurattu tarkasti. Tässä 1998-2010 tehdyssä selvityksessä arvioidaan merimetsoyhdyskuntien vaikutusta pesimäsaartensa kasvistoon. Merimetsojen vaikutus saarten kasvistoon on osittain samanlaista kuin lokkien. Ne lannoittavat oleskelualueitaan hyvin voimakkaasti, paikoin niin, etteivät edes lintuluodoille tyypilliset typensuosijajäkälät kestä lantakuormitusta. Lanta leviää sadevesien mukana samalla laimentuen kallioiden rakoihin ja juotteihin, joissa kukoistavat lintuluodoille luonteenomaiset merisauniot, ruoholaukat ja keltamaksaruohot. Osa putkilokasvilajistosta hyötyy lannoituksesta, osalle se on haitta. Selvimmin ylimääräisestä lannoituksesta kärsivät happamilla mailla viihtyvät varpukasvit ja kataja. Puuvartiset kasvit kärsivät myös merimetsojen aiheuttamista mekaanisista vaurioista, sillä merimetsot katkovat oksat pesänrakennustarpeiksi. Merimetsojen vaikutus saarten kasvistoon poikkeaa lokkien vaikutuksista selvimmin siinä, että ne eivät kalansyöjinä levitä kasvien siemeniä saarelta toiselle. Puuvartisten, typpeä karttavien kasvilajien hävitessä saarilta, ravinteisuutta suosivien lajien osuus kasvaa.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.017 |
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".