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Enregistrement W2018986418 · doi:10.7202/022900ar

Approches biogéographiques de la nature en ville : parcs, espaces verts et friches.

2005· article· fr· W2018986418 sur OpenAlexaffvenue
Diane Saint‐Laurent

Notice bibliographique

RevueCahiers de géographie du Québec · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyForestryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours des dernières années, le thème de la nature en ville a suscité beaucoup d'intérêt dans la littérature scientifique, notamment en ce qui a trait à la végétation des milieux urbains, et en particulier à la végétation qui colonise les espaces libres, tels les lots vacants, les friches industrielles et les emprises ferroviaires. On s'est notamment intéressé aux modes de dispersion des espèces, à leur origine et à leur répartition dans l'agglomération. Certains auteurs ont d'ailleurs comparé ces îlots de végétation à des « îles urbaines », en s'inspirant de la théorie des îles biogéographiques. Ces espaces verts isolés dans la ville constituent en quelque sorte des espaces insulaires soumis aux modes de dispersion et d'échanges biologiques qui s'apparentent à ceux de la végétation des îles océaniques isolées de la terre ferme, par exemple. Dans la perspective de la conservation et de la restauration des espaces libres, le concept de « corridor » ou « lien vert » apparaît comme une alternative intéressante, non seulement pour la réhabilitation de nouveaux espaces verts, mais aussi comme faisant partie d'un ensemble plus vaste formant ainsi la trame verte de l'agglomération. Cet article fait part des principaux thèmes abordés dans la littérature scientifique en regard des approches biogéographiques en écologie urbaine et dans l'aménagement des espaces verts en milieu urbain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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