Inventaire des macromycètes d’une forêt ancienne de la région du Haut-Saint-Laurent
Bibliographic record
Abstract
Malgré l’importance confirmée des listes rouges en tant que source d’information pour la conservation adéquate de la biodiversité et alors que de telles listes détaillées existent déjà pour de nombreux groupes tels que les mammifères ou les oiseaux, aucune liste de macromycètes (champignons supérieurs) en situation précaire n’est encore disponible dans la plupart des régions du monde, y compris au Québec. Les écosystèmes forestiers matures semblent abriter de nombreuses espèces rares et devraient par conséquent être inventoriés avec une attention particulière pour fournir des renseignements de base sur la flore macrofongique québécoise. Notre étude avait donc pour objectif de documenter la diversité des macromycètes présents dans une forêt ancienne. Vingt-deux excursions hebdomadaires ont été effectuées entre juin et octobre 2012 dans un écosystème forestier mature exceptionnel, le Boisé-des-Muir. Un total de 333 espèces de macromycètes y ont été identifiées, dont 7 qui étaient inconnues pour la province de Québec. Les genres Lepiota, Cystolepiota et Leucoagaricus étaient exceptionnellement bien représentés. La grande majorité de ces 333 espèces étaient saprotrophiques, confirmant ainsi l’importance des débris ligneux dans de tels écosystèmes. La sous-représentation des espèces mycorhiziennes, malgré une bonne proportion d’espèces rares, est probablement attribuable aux conditions météorologiques propres à l’année d’échantillonnage. En gardant à l’esprit la prudence avec laquelle de tels inventaires doivent être comparés, la présente étude laisse croire que les forêts feuillues matures du sud du Québec présentent une diversité macrofongique élevée.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".