Approches biogéographiques de la nature en ville : parcs, espaces verts et friches.
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières années, le thème de la nature en ville a suscité beaucoup d'intérêt dans la littérature scientifique, notamment en ce qui a trait à la végétation des milieux urbains, et en particulier à la végétation qui colonise les espaces libres, tels les lots vacants, les friches industrielles et les emprises ferroviaires. On s'est notamment intéressé aux modes de dispersion des espèces, à leur origine et à leur répartition dans l'agglomération. Certains auteurs ont d'ailleurs comparé ces îlots de végétation à des « îles urbaines », en s'inspirant de la théorie des îles biogéographiques. Ces espaces verts isolés dans la ville constituent en quelque sorte des espaces insulaires soumis aux modes de dispersion et d'échanges biologiques qui s'apparentent à ceux de la végétation des îles océaniques isolées de la terre ferme, par exemple. Dans la perspective de la conservation et de la restauration des espaces libres, le concept de « corridor » ou « lien vert » apparaît comme une alternative intéressante, non seulement pour la réhabilitation de nouveaux espaces verts, mais aussi comme faisant partie d'un ensemble plus vaste formant ainsi la trame verte de l'agglomération. Cet article fait part des principaux thèmes abordés dans la littérature scientifique en regard des approches biogéographiques en écologie urbaine et dans l'aménagement des espaces verts en milieu urbain.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".