La flore des tourbières de l’île d’Anticosti lorsque soustraite au broutement par le cerf de Virginie
Bibliographic record
Abstract
Depuis son introduction, il y a plus d’une centaine d’années, le cerf de Virginie (Odocoileus virginianusZimm.) a fortement perturbé la flore de l’île d’Anticosti. Les communautés forestières sont sans contredit celles qui ont été les plus affectées. Toutefois, le cerf exploite et perturbe aussi d’autres écosystèmes, comme les tourbières. Dans ce contexte, nous voulions savoir quelle serait la diversité végétale des tourbières à la suite du retrait du cerf. Pour ce faire, 53 exclos ont été mis en place en 2007 et suivis pendant 8 ans. Au total, 125 espèces végétales ont été identifiées dans l’ensemble des exclos en 2007 et 151 espèces après 8 ans d’exclusion du cerf, ce qui représente une hausse de 21 %. Le nombre d’espèces indicatrices, c’est-à-dire celles caractéristiques d’un habitat donné, a également augmenté, passant de 33 à 48, la hausse étant particulièrement importante dans les laggs (écotones entre la forêt et la tourbière). Le recouvrement des espèces préférées par le cerf a grandement augmenté, notamment celui du bouleau nain (Betula pumilaL.) et de la sanguisorbe du Canada (Sanguisorba canadensisL.) (respectivement 2 et 8 fois). Au final, les tourbières de l’île d’Anticosti possèdent un potentiel de diversité végétale plus élevé qui peut s’exprimer avec l’arrêt du broutement par le cerf de Virginie.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".