Impacts de l’urbanisation et de l’historique d’utilisation des sites sur la diversité taxonomique et fonctionnelle de la flore des milieux humides non-riverains
Notice bibliographique
Résumé
L’urbanisation est l’une des principales causes de l’homogénéisation biotique dans le monde. Ce mémoire de maîtrise vise à comprendre les effets de l’urbanisation et de l’historique de l’utilisation du paysage sur l’assemblage des communautés végétales dans les milieux humides non-riverains. L’inventaire floristique de 67 marais et marécages a été réalisé sur le territoire de Laval. La richesse taxonomique, la diversité fonctionnelle ainsi que la diversité bêta taxonomique et fonctionnelle ont été comparées selon le type de milieu humide (marais ou marécage), l’origine des espèces (indigène ou exotique), le niveau d’urbanisation (urbain ou rural) et l’historique d’utilisation du site (agricole ou naturelle). Aucun effet de l’urbanisation et de l’historique d’utilisation agricole du site n’a été détecté sur la richesse taxonomique et la diversité fonctionnelle, dont les principales différences étaient plutôt attribuables à l’origine des espèces et au type de milieu humide. L’urbanisation et l’historique d’utilisation agricole du site n’ont induit aucune différence au niveau de la diversité bêta, mais étaient associées à d’importants changements dans la composition en espèces et en traits des communautés. Alors que la composition floristique des marais était davantage influencée par le niveau actuel d’urbanisation au pourtour des sites, celle des marécages reflètait plutôt les effets des perturbations agricoles in situ passées. De façon générale, les espèces exotiques avaient un rôle homogénéisateur sur la flore. Globalement, mes résultats indiquent que la compréhension des impacts de l’urbanisation sur les communautés floristiques des milieux humides non-riverains nécessite l’intégration de plusieurs facteurs agissant à différentes échelles temporelles.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».