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Record W2553782311 · doi:10.7202/1037933ar

La richesse floristique des friches du Parc national de Frontenac

2016· article· fr· W2553782311 on OpenAlexaffvenueabout
Stéphanie Pellerin, Théo Duquesne, Clarissa Omelczuk Walter, Salomé Pasquet

Bibliographic record

VenueLe Naturaliste canadien · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEcology and Vegetation Dynamics Studies
Canadian institutionsUniversité de MontréalEspace pour la vie
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La plupart des parcs nationaux situés dans le sud du Québec comportent des vestiges des anciennes activités agricoles, et notamment de nombreuses friches. Afin de connaître la richesse floristique des friches du Parc national de Frontenac (situé à la jonction des Cantons-de-l’Est et de Chaudière-Appalaches) et d’identifier les facteurs régissant leur composition, leur flore a été inventoriée à la fin de l’été 2012 au sein de 165 placettes d’échantillonnage réparties dans 40 parcelles de friches. Des analyses d’espèces indicatrices de l’âge des friches ont été réalisées ainsi que des analyses de redondance. Au total, 209 espèces ont été identifiées, dont seulement 37 étaient d’origine exotique. Cette richesse correspond à plus de la moitié de toutes les espèces recensées pour l’ensemble du parc. Les espèces indicatrices des jeunes friches (< 25 ans) étaient toutes des herbacées exotiques, tandis que celles indicatrices des vieilles friches (≥ 25 ans) étaient surtout des herbacées indigènes. La composition floristique des friches était surtout expliquée par le temps depuis l’arrêt des activités agricoles et le pH du sol. Nous recommandons de favoriser le retour des friches vers la forêt, mais d’en conserver quelques-unes à un stade herbacé pour maintenir la richesse floristique du secteur.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.365
Threshold uncertainty score0.969

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.010
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.214 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations2
Published2016
Admission routes3
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