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Enregistrement W2781429469

Diversifier les cultures pour diversifier les habitats des oiseaux spécialistes des milieux agricoles?

2014· preprint· fr· W2781429469 sur OpenAlexaff
Clémence Bouty, Daphné Durant, Bertrand Couillens, Cyrille Auguste, Aude Barbottin

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2014
Typepreprint
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensCégep de Saint-Laurent
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selon la disponibilite en sites de nidification et d'alimentation, un territoire agricole est plus ou moins attractif pour les oiseaux specialistes des milieux agricoles (Siriwardena et al. , 2004). Il est communement admis qu'une augmentation de l'heterogeneite spatiale, i.e. de la diversite des couverts, permet de diversifier les ressources et d'accroitre la diversite d'especes (Fahrig et al., 2011). Comme l'aire de vie des oiseaux ne coincide pas avec le territoire des exploitations, il n'est pas evident qu'une diversification des cultures dans l'assolement des exploitations permette de diversifier les habitats pour les oiseaux specialistes des milieux agricoles. Nous cherchons a caracteriser le lien entre des cultures sur le territoire d'exploitation et diversite des couverts sur l'aire de vie des oiseaux specialistes des milieux agricoles. L'occupation du sol a ete relevee durant 4 ans sur les parcelles de 15 exploitations cerealieres en Seine-et-Marne, ainsi que sur les parcelles comprises dans un rayon de 300m autour de 120 points d'ecoute suivis. Les 3 cultures observees sur le dispositif ont ete classees en 12 types fonctionnels suivant la structure de couvert (hauteur, densite et periode de couverture). L'heterogeneite spatiale en termes de cultures et de types fonctionnels a ete mesuree chaque annee a l'aide de l'indice de Shannon sur le territoire des exploitations (TEA) et sur l'aire de vie des oiseaux au niveau des points d'ecoute (PE). Les exploitations ont ete classees en 3 groupes suivant le nombre maximum de cultures present dans leur assolement durant les 4 ans. Le groupe 1 presente le moins de cultures differentes (≤5 cultures) ; le groupe 3 a un grand nombre de cultures (≥8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). A l'echelle des TEA, les indices de Shannon sont significativement differents entre les groupes pour les cultures (test de Kruskal-Wallis, p<0.05). En revanche, seuls les groupes 1 et 3 se differencient pour l'heterogeneite des types fonctionnels (test de Kruskal-Wallis, p<0.05). A l'echelle de PE, les indices d'heterogeneite (cultures et types fonctionnels) ne montrent quant a eux pas de lien avec les groupes d'exploitations. Il existe une faible correlation entre l'indice d'heterogeneite a l'echelle des PE et celui a l'echelle des TEA (R=0.13 et 0.10, p=0.05). Bien que la majorite des PE soient entierement inclus dans les exploitations suivies, la diversification des couverts observee a l'echelle du TEA ayant un nombre important de cultures ne se retrouvent pas a l'echelle de l'aire de vie des oiseaux. En effet, la relation entre l'organisation des cultures sur les parcelles de chaque exploitation et l’organisation de la mosaique paysagere est faible. Diversifier les couverts dans l'aire de vie des oiseaux necessiterait de reflechir les assolements de facon concerte et de repenser la taille et l'agencement des parcelles entre elles, tout en considerant la faisabilite d'un decoupage pour l'organisation du travail agricole.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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