Динамика видового разнообразия кормовых растений жвачных животных юга Дальнего Востока в ходе антропогенной трансформации: сравнение местообитаний с двумя типами леса
Bibliographic record
Abstract
Ускоряющийся технический прогресс неразрывно связан с трансформацией среды обитания диких животных и, в конечном счете, среды обитания человека. Изменение видовой структуры сообществ в результате нарушенности среды давно уже стало не только научным фактом, но и популярным представлением об антропогенном влиянии. Видовое разнообра¬зие – важнейший параметр структуры сообществ, традиционно сводимый к видовому богатству, с одной стороны, и выравненности видов в сообществе по обилию, с другой (Sanderson et al., 2004). Использование этих и вовлечение в анализ новых формально-статистических показателей в качестве осей многомерного пространства, описывающего сообщество, – громоздкий и далеко не многообещающий путь решения проблем их структуры (McGill et al., 2007). Другой способ – попытка анализа составляющих этих параметров, и в первую очередь видового богатства сообществ. В аспекте взаимоотношений в системе «жвачные – раститель¬ность» интерес проявляется, прежде всего, к влиянию структуры кормовой растительности на структуру сообществ жвачных.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.007 |
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".