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Enregistrement W3035479886 · doi:10.3897/alpento.4.36290

Rétablissement des communautés de libellules (Odonata) dans les tourbières du Jura neuchâtelois (Suisse)

2020· article· fr· W3035479886 sur OpenAlexaff
Arnaud Vallat, Christian Monnerat, Sébastien Tschanz-Godio, Laurent Juillerat

Notice bibliographique

RevueAlpine Entomology · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyArtForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les tourbières des Vallées de la Brévine et des Ponts-de-Martel ont perdu plus de 90% de leur surface au 20e siècle suite à l'exploitation industrielle de la tourbe. Les travaux de revitalisation entrepris entre 1996 et 2018 ont permis d'y augmenter le nombre de plans d'eau de 240 à 341, leur surface passant de 1.3 à 10.1 hectares. Dès 2005, les odonates ont fait l'objet de suivis réguliers dans plusieurs marais. En 2017 et 2018, un suivi exhaustif a permis de recenser 38 espèces. L'ensemble des données récoltées entre 1938 et 2018 concerne ainsi 52 espèces, soit plus des 2/3 de la faune de Suisse. Parmi elles, neuf figurent sur la Liste Rouge nationale. Les espèces inféodées aux hauts-marais profitent des mesures de revitalisation et voient leur nombre augmenter depuis 2005. Leucorrhinia pectoralis s'est ainsi implantée de manière spectaculaire dans 12 hauts-marais sur 15, alors que L. albifrons, l'une des libellules les plus rares de Suisse, se reproduit dans une tourbière ayant fait l'objet d'importantes revitalisations. De même, les découvertes d'Aeshna subarctica et de Ceriagrion tenellum laissent présager leur implantation dans la région d'étude. Fort de ce bilan positif, le canton de Neuchâtel prévoit de poursuivre son programme de revitalisations au moins pour les cinq prochaines années. Parallèlement, seule une gestion coordonnée des différents marais visant à garantir une offre variée en habitats permettra le maintien des espèces les plus exigeantes.

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)0,001
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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
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