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Biodiversité des mares et étangs: impact du réchauffement climatique et de l'eutrophisation

2011· dissertation· fr· W155031665 on OpenAlexfundno aff
Véronique Rosset

Bibliographic record

VenueArchive ouverte UNIGE (University of Geneva) · 2011
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicBotany and Plant Ecology Studies
Canadian institutionsnot available
FundersBundesamt für UmweltHaute école Spécialisée de Suisse OccidentaleAgence de l'Eau Rhône Méditerranée CorseNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Genève
KeywordsHumanitiesForestryGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les mares et étangs et les réseaux qu'ils constituent collectivement, sont des milieux remarquables ayant une forte valeur écologique, sociale et économique. Ils abritent une biodiversité unique qui est souvent plus riche que celle présente dans les eaux courantes ou les lacs. Malgré cette biodiversité exceptionnelle, les mares et étangs ont été et sont encore fortement altérés par les activités humaines. Les objectifs du présent travail sont (1) de déterminer l'impact du réchauffement climatique sur la biodiversité locale (étang) et régionale (pays ou région), (2) de déterminer la forme de la relation entre productivité et biodiversité à l'échelle locale et finalement (3) d'essayer d'évaluer l'impact combiné du réchauffement climatique et de l'eutrophisation. Une centaine d'étangs de Suisse ainsi qu'une centaine d'étangs de France (Dombes, Ain) ont été étudiés. La biodiversité de quatre différents groupes a été étudiée : les macrophytes, les macroinvertébrés aquatiques (le peuplement entier, mais avec une attention particulière sur les gastéropodes et les coléoptères), les odonates adultes et les amphibiens. Deux métriques descriptrices de la biodiversité ont été utilisées : la richesse taxonomique et la valeur de conservation des peuplements, cette dernière exprimant le degré de menace des espèces.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.172
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.216
Teacher spread0.196 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2011
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Has abstractyes

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