Influence de la structure du paysage sur l'assemblage des prédateurs terricoles dans les zones agricoles non cultivées
Bibliographic record
Abstract
L'assemblage des arthropodes en milieu agricole dépend de plusieurs facteurs agissant à des échelles plus ou moins larges, pouvant aller des caractéristiques locales de l'habitat jusqu'à la structure du paysage. Dans le but de lutter naturellement contre les ravageurs des cultures, il s'avère alors essentiel de déterminer quels paramètres sont liés à une grande abondance et diversité d'arthropodes prédateurs. L'objectif de ce projet de maîtrise est de déterminer quelle est l'influence du paysage sur l'assemblage des prédateurs terricoles (Coleoptera: Carabidae et Cicindelidae) au sein des zones agricoles non cultivées. Nos principales hypothèses sont que: 1) l'influence du paysage est plus grande que celle des pratiques agronomiques et de l'environnement local et 2) l'influence du paysage est maximale en milieu de saison lorsque le paysage est bien défini. Un échantillonnage à l'aide de pièges-fosses a été effectué, en 2006 et 2007, en bordure de 20 fossés adjacents à des champs de maïs, répartis au sein du bassin versant du ruisseau Vacher (Lanaudière, Québec, Canada). Des données relatives aux pratiques agronomiques effectuées dans le fossé et le champ de maïs adjacent ont été relevées de même que les caractéristiques du fossé échantillonné. Une cartographie du paysage a également été réalisée autour de chaque site (aux échelles 200 et 500 mètres) et suivie d'analyses spatiales (composition et configuration du paysage). Les résultats montrent que le paysage est la plus importante variable permettant d'expliquer les différences d'abondance et diversité de carabes au sein du bassin versant. De plus, l'influence du paysage sur l'assemblage des carabes s'avère varier en fonction de la saison, atteignant son maximum en Juillet-Août lorsque le paysage est bien défini. Les espèces étudiées individuellement ont également été plus influencées par le paysage en milieu de saison malgré quelques différences pouvant partiellement être allouées aux caractéristiques biologiques et écologiques de chaque espèce. En conclusion, cette étude a permis de montrer qu'il est essentiel de tenir compte de facteurs à grande échelle comme la structure du paysage, de la saison et des caractéristiques biologiques et écologiques des espèces lorsque l'on étudie l'assemblage des arthropodes en milieu agricole. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Carabes, Pratiques agronomiques, Environnement local, Structure du paysage, Variation saisonnière, Caractéristiques biologiques et écologiques, Partition de la variation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".