Bibliographic record
Abstract
L’urbanisation est reconnue comme la cause principale de l’homogénéisation biotique à grande échelle. L’objectif de ce mémoire de maîtrise est de comprendre cette relation à une échelle locale dans une perspective d’assemblage des communautés. Des inventaires floristiques ont été effectués dans quatre microhabitats (haies, bases de mur, clôtures entretenues et non entretenues) et un mesohabitat (friches) répartis le long de trois niveaux locaux d’urbanisation dans les villes de Montréal et Québec. La richesse taxonomique et fonctionnelle ainsi que la diversité bêta taxonomique et fonctionnelle ont été comparées parmi les traitements (villes, niveaux locaux d’urbanisation, habitats). Nos résultats indiquent que l’urbanisation ne mène pas à l’homogénéisation régionale ou locale des communautés, et ce, dans la mesure où il n’y avait ni convergence dans la composition taxonomique entre les deux villes ni changement de diversité bêta le long du gradient d’urbanisation. Cependant, la ville la plus urbanisée (Montréal) présentait une diversité bêta inférieure à la ville la moins urbanisée (Québec), tandis que les habitats avec un niveau d’entretien faible étaient habituellement moins homogènes que les habitats avec un niveau d’entretien élevé. Finalement, nos résultats soulignent la nécessité d'établir des stratégies de conservation de la flore indigène dans les habitats semi-naturels en milieu urbain, puisque les espèces indigènes étaient fonctionnellement plus diversifiées entre les villes et au sein de celles-ci que l’étaient les espèces exotiques.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".