Facteurs influençant le succès de la restauration des populations de carex faux-lupulina
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire visait à déterminer les pratiques et les facteurs favorables au succès des réintroductions du carex faux-lupulina (Carex lupuliformis), une espèce vivace menacée poussant dans divers types de milieux humides ouverts du nord-est de l’Amérique du Nord. Pour répondre à cet objectif, des expériences de germination en serres ont été réalisées, et la survie, la vigueur et le microhabitat de chaque plant de carex faux-lupulina connu au Québec (sauvage ou réintroduit) ont été mesurés. Nos résultats montrent que le carex faux-lupulina est une espèce facile à propager ex situ. Une stratification froide (4°C) des semences dans du sable humide pendant un mois induit des taux de germination élevés. Nos résultats montrent également que des pucerons exotiques, ainsi qu’une transplantation dans des habitats inadaptés aux besoins de l’espèce en termes d’humidité du sol et de lumière disponible, ont causé la mort prématurée d’un grand nombre de transplants. Notre programme de réintroduction a permis d’établir une nouvelle population de l’espèce au Québec, et a potentiellement permis de sextupler la taille des populations de la province. Globalement, cette étude a permis de mieux comprendre l’écologie du carex faux-lupulina, et ainsi de faciliter la restauration de ses populations.
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 | 0.000 | 0.000 |
| 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) | 0.001 | 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".