Effects of industrial disturbances on the flavonoid concentration of <i>Rhododendron groenlandicum</i>
Notice bibliographique
Résumé
The boreal forest is subject to various anthropogenic disturbances, including logging, mining, and hydroelectricity production and transport. These disturbances affect Indigenous communities and the culturally salient species they depend on for the practice of traditional and subsistence activities. Rhododendron groenlandicum (Oeder) Kron & Judd is one such species whose leaves are used to treat various ailments, due to their concentration in biologically active chemicals such as flavonoids. Our objective was to assess the effect of anthropogenic disturbances on the chemical properties of R. groenlandicum on the territories of three Indigenous communities. Leaf samples were collected near mines, under hydroelectric power lines, and in non-disturbed sites. Our results showed that variations in flavonoid concentration were mainly related to territory ( R2 = 0.43, P = 0.0005), while disturbance type had a smaller effect ( R2 = 0.18, P = 0.02). Samples from Nemaska, the northernmost territory with the most open forest stands, had higher concentrations of epicatechin (+23%, P = 0.03). Quercetin-3-glucoside concentrations were lower near mines (−19%, P = 0.01). The effects of disturbances on the chemical signature of R. groenlandicum are complex, and a complete assessment of the consequences of industrial activity on Indigenous landscape value must take into account other culturally salient species.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».