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Enregistrement W2172722320 · doi:10.2980/i1195-6860-12-2-161.1

The impact of peatland afforestation on plant and bird diversity in southeastern Québec

2005· article· en· W2172722320 sur OpenAlexafffundvenueabout
Daniel Lachance, Claude Lavoie, André Desrochers

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNorthwestern University
Mots-clésOmbrotrophicPeatBogAfforestationSpecies richnessEcologyVegetation (pathology)BiodiversityGeographyPlant communityDeciduousSpecies diversityMireEnvironmental scienceAgroforestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

:Forest expansion (afforestation) is one of the main vegetation changes currently observed in peatlands worldwide in response to natural and anthropogenic disturbances. We examined the relationships between plant and bird richness and frequency and extent of the forest cover in bogs of southeastern Québec to evaluate the impact of forest expansion on typical bog species. A total of 154 plant species and 36 bird species were recorded in the 16 peatlands studied (2-189 ha). Richness and frequency of ombrotrophic plant species were negatively associated with an increase in forest cover. Yet, minerotrophic and minerotrophic-ombrotrophic species did not appear to take advantage of this decline. Afforestation influenced bird species composition by altering the vegetation structure in all strata of the bogs (fewer mosses and shrubs, more trees) and by homogenizing the spatial distribution of plant communities (open patches progressively replaced by forested patches). Peatlands of southeastern Québec remain islands of boreal vegetation in a matrix of deciduous forests and agricultural fields, but afforestation appears to progressively reduce the diversity of peatland habitats. Afforestation does not imperil plant or bird species across their entire range, but it contributes to impoverishing regional biodiversity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations51
Publié2005
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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