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Record W2781429469

Diversifier les cultures pour diversifier les habitats des oiseaux spécialistes des milieux agricoles?

2014· preprint· fr· W2781429469 on OpenAlexaff
Clémence Bouty, Daphné Durant, Bertrand Couillens, Cyrille Auguste, Aude Barbottin

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2014
Typepreprint
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsCégep de Saint-Laurent
Fundersnot available
KeywordsBiology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Selon la disponibilite en sites de nidification et d'alimentation, un territoire agricole est plus ou moins attractif pour les oiseaux specialistes des milieux agricoles (Siriwardena et al. , 2004). Il est communement admis qu'une augmentation de l'heterogeneite spatiale, i.e. de la diversite des couverts, permet de diversifier les ressources et d'accroitre la diversite d'especes (Fahrig et al., 2011). Comme l'aire de vie des oiseaux ne coincide pas avec le territoire des exploitations, il n'est pas evident qu'une diversification des cultures dans l'assolement des exploitations permette de diversifier les habitats pour les oiseaux specialistes des milieux agricoles. Nous cherchons a caracteriser le lien entre des cultures sur le territoire d'exploitation et diversite des couverts sur l'aire de vie des oiseaux specialistes des milieux agricoles. L'occupation du sol a ete relevee durant 4 ans sur les parcelles de 15 exploitations cerealieres en Seine-et-Marne, ainsi que sur les parcelles comprises dans un rayon de 300m autour de 120 points d'ecoute suivis. Les 3 cultures observees sur le dispositif ont ete classees en 12 types fonctionnels suivant la structure de couvert (hauteur, densite et periode de couverture). L'heterogeneite spatiale en termes de cultures et de types fonctionnels a ete mesuree chaque annee a l'aide de l'indice de Shannon sur le territoire des exploitations (TEA) et sur l'aire de vie des oiseaux au niveau des points d'ecoute (PE). Les exploitations ont ete classees en 3 groupes suivant le nombre maximum de cultures present dans leur assolement durant les 4 ans. Le groupe 1 presente le moins de cultures differentes (≤5 cultures) ; le groupe 3 a un grand nombre de cultures (≥8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). 8 cultures). A l'echelle des TEA, les indices de Shannon sont significativement differents entre les groupes pour les cultures (test de Kruskal-Wallis, p<0.05). En revanche, seuls les groupes 1 et 3 se differencient pour l'heterogeneite des types fonctionnels (test de Kruskal-Wallis, p<0.05). A l'echelle de PE, les indices d'heterogeneite (cultures et types fonctionnels) ne montrent quant a eux pas de lien avec les groupes d'exploitations. Il existe une faible correlation entre l'indice d'heterogeneite a l'echelle des PE et celui a l'echelle des TEA (R=0.13 et 0.10, p=0.05). Bien que la majorite des PE soient entierement inclus dans les exploitations suivies, la diversification des couverts observee a l'echelle du TEA ayant un nombre important de cultures ne se retrouvent pas a l'echelle de l'aire de vie des oiseaux. En effet, la relation entre l'organisation des cultures sur les parcelles de chaque exploitation et l’organisation de la mosaique paysagere est faible. Diversifier les couverts dans l'aire de vie des oiseaux necessiterait de reflechir les assolements de facon concerte et de repenser la taille et l'agencement des parcelles entre elles, tout en considerant la faisabilite d'un decoupage pour l'organisation du travail agricole.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.027

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.033
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.213 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".

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Citations0
Published2014
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