Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Towards unification of national vegetation classifications: A comparison of two methods for analysis of large datasets

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F00%3A00003421" target="_blank" >RIV/00216224:14310/00:00003421 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Towards unification of national vegetation classifications: A comparison of two methods for analysis of large datasets

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In European phytosociology, national classifications of corresponding vegetation types show considerable differences even between neighbouring countries. Therefore, the European Vegetation Survey project urgently needs numerical classification methods for large datasets that are able to produce compatible classifications using datasets from different countries. We tested the ability of two methods, TWINSPAN and COCKTAIL, to produce similar classifications of wet meadows (Calthion, incl. Filipendulenion)for Germany (7909 relevés) and the Czech Republic (1287 relevés) in this respect. In TWINSPAN, the indicator ordination option was used for classification of two national datasets, and the extracted assignment criteria (indicator species) were applied crosswise from one to the other national dataset. Although the datasets presumably contained similar community types, TWINSPAN revealed almost no correspondence between the groups derived from the proper classification of the national datas

  • Název v anglickém jazyce

    Towards unification of national vegetation classifications: A comparison of two methods for analysis of large datasets

  • Popis výsledku anglicky

    In European phytosociology, national classifications of corresponding vegetation types show considerable differences even between neighbouring countries. Therefore, the European Vegetation Survey project urgently needs numerical classification methods for large datasets that are able to produce compatible classifications using datasets from different countries. We tested the ability of two methods, TWINSPAN and COCKTAIL, to produce similar classifications of wet meadows (Calthion, incl. Filipendulenion)for Germany (7909 relevés) and the Czech Republic (1287 relevés) in this respect. In TWINSPAN, the indicator ordination option was used for classification of two national datasets, and the extracted assignment criteria (indicator species) were applied crosswise from one to the other national dataset. Although the datasets presumably contained similar community types, TWINSPAN revealed almost no correspondence between the groups derived from the proper classification of the national datas

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    EH - Ekologie – společenstva

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA206%2F99%2F1523" target="_blank" >GA206/99/1523: Parametrizace fytocenologického systému pomocí velkých souborů dat</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2000

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Vegetation Science

  • ISSN

    110-9233

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    11

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    SE - Švédské království

  • Počet stran výsledku

    306

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus