Quantifying Local and Landscape Indicators of Urban Pollination Service with High-Resolution Imagery and Field Sampling
Notice bibliographique
Résumé
Urbanization is a driver of global change that can result in the loss, fragmentation, and alteration of habitat, all of which are threats to biodiversity and ecosystem functioning. The ecology of pollinating insects, especially bees, is relatively well described in urban environments. Urban green spaces can support pollinator diversity, including designed spaces, such as community gardens, as well as remnant or restored semi-natural habitats. Insect pollinators in turn provide cultural and regulatory pollination services to UGSs. The impacts of urbanization on biodiversity and ecosystem functioning are regularly described from the landscape perspective, where urbanization is described as the compositional replacement of land cover with impervious surfaces. Intensely urbanized landscapes are negatively correlated with pollinating insect diversity. But less is known about the effects of landscape configurational heterogeneity on the maintenance of pollinator diversity, and especially pollination services. While convenient to measure, fractional urban cover oversimplifies urbanization and thus may limit ecological inferences on patterns operating at the landscape or local scale. For instance, the presence of urban elements, such as buildings, may reduce the permeability of the urban matrix. On the local scale, the abundance and diversity of flowers is related to habitat quality. But invasive plant species pose a significant pressure to the biodiversity and ecosystem functioning of these spaces. Although this is the case, the impacts of plant invasion on pollinator diversity and pollination service are relatively underexplored. In this thesis, a variety of open-source and low-cost remote sensing data products were used to characterize urbanization and to describe patterns in urban pollinator diversity and pollination service delivery. From patches to landscapes, remote sensing data provide information on the ecological conditions altered by urbanization and the pressures imposed on biodiversity and ecosystem functioning. Applied to pollinators, the patterns detected using the approaches applied in this thesis provide ecological inferences into the processes that underly both pollinator diversity and service delivery.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».