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Record W2765442387 · doi:10.71781/20562

Homogénéisation biotique de la flore spontanée urbaine

2017· dissertation· fr· W2765442387 on OpenAlexaboutno aff
Daniel Blouin

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAfrican Botany and Ecology Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental science

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.720
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.270 · 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.

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

Citations0
Published2017
Admission routes1
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Same venueOpen MINDSame topicAfrican Botany and Ecology StudiesFrench-language works237,207