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Enregistrement W3168834286 · doi:10.7202/1077992ar

Les communautés forestières du parc national du Mont-Saint-Bruno : unicité et effets de bordure

2021· article· fr· W3168834286 sur OpenAlexafffundvenue
Stéphanie Pellerin, Audréanne Loiselle, Marie-Pierre Beauvais, Noémie Lafortune, Nathalie Rivard, Claude Lavoie

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalCenter for Northern StudiesEspace pour la vie
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHumanitiesGeographyForestryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’ objectif de cette étude était de caractériser les communautés forestières du parc national du Mont-Saint-Bruno. Plus particulièrement, nous voulions trouver les sites présentant un caractère unique quant à leur composition floristique et déterminer comment cette unicité était associée à diverses variables environnementales. Nous avons aussi évalué si certaines espèces étaient indicatrices de la présence de bordure. Pour ce faire, nous avons utilisé les données d’un inventaire floristique fait en 2013 comprenant 133 placettes d’ échantillonnage. Au total, 173 taxons ont été identifiés, y compris 21 d’origine exotique et 11 indigènes à statut précaire. Les espèces exotiques étaient en général peu abondantes et peu fréquentes. La richesse et la diversité floristiques étaient plus élevées dans les placettes situées dans les dépressions ou en bas de pente. Les communautés présentes dans 8 placettes se distinguaient significativement des autres par la présence d’espèces de milieux humides. Les espèces indicatrices des bordures étaient soit intolérantes à l’ombre, tolérantes au stress hydrique, ou rudérales. Cette étude montre que les communautés floristiques forestières du parc sont pauvres en espèces exotiques, que les sites plus humides se distinguent de la flore relativement homogène qui caractérise le parc et que les bordures ont un effet sur la composition des communautés végétales.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,238
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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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