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Enregistrement W7104449954 · doi:10.71781/20403

Diversité et composition des communautés végétales des pelouses urbaines en gestion différenciée

2024· dissertation· fr· W7104449954 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationUrban environmentStatistical analysisLocal Development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours des dernières décennies, de nombreuses initiatives visant à favoriser la biodiversité urbaine, à atténuer les impacts environnementaux des pelouses et à diminuer les ressources consacrées à leur entretien ont été mises sur pied. L’objectif de ce mémoire était d’identifier les facteurs qui gouvernent la diversité et la composition des communautés végétales d’anciennes pelouses converties en prairies urbaines par le biais de la gestion différenciée, une approche qui implique notamment de réduire la fréquence de tonte à un maximum de deux tontes par année. Des inventaires de la végétation ont été réalisés dans 42 prairies urbaines à Montréal et à Brossard. Des variables décrivant les conditions environnementales locales (ex. topographie, propriétés du sol, ensoleillement, aire, âge) et les caractéristiques du paysage environnant (ex. densité de population, proportion de surfaces imperméables) ont été mesurées. Les relations entre ces variables et la diversité α ont été évaluées à l’aide de régressions linéaires multiples et de modèles linéaires généralisés. Les différences de diversité β entre des groupes de sites fondés sur l’âge et le niveau d’urbanisation du paysage (densité de population des secteurs avoisinants) ont été analysées à l’aide de tests d’homogénéité des dispersionsmultivariées. Des analyses de redondances ont été réalisées afin d’identifier les variables qui expliquent le mieux la composition en espèces des sites d’étude. La diversité végétale locale (diversité α) diminuait en fonction du piétinement, de la densité de population dans les quartiers avoisinant les sites d’étude etde la distance entre ces derniers et les cours d’eau bordant l’Île de Montréal, mais augmentait en fonction de la proportion de bâtiments dans les environs des sites. L’urbanisation (la densité de population) avait également un effet négatif sur la diversité β et était l’une des principales variables influençant lacomposition en espèces. L’âge des sites n’avait pas d’effet sur la diversité α, mais la diversité β augmentait avec l’âge. Cette augmentation s’accompagnait de changements en ce qui a trait à la composition en espèces. En somme, nos résultats suggèrent que l’urbanisation du paysage environnant et le nombre d’années en gestion différenciée sont des facteurs clés façonnant les communautés végétales des prairies urbaines. Ils soulignent l’importance de tenir compte du contexte paysager dans le cadre de la planification de projets de verdissement en milieux urbains. Des recherches supplémentaires sont requises afin d’évaluer l’impact de différents régimes d’entretien (fréquences de tonte) sur la végétation des prairies urbaines.

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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,277 · 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
Publié2024
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