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Record W2792917791 · doi:10.25965/asl.827

Diagnostic écologique des habitats dans la Réserve Naturelle de la Tourbière des Dauges (Haute-Vienne) par la méthode « Syrph the Net »

2018· article· fr· W2792917791 on OpenAlexaff
Philippe Durepaire

Bibliographic record

VenueAnnales Scientifiques du Limousin · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicForest Ecology and Biodiversity Studies
Canadian institutionsCentre de Santé et de Services Sociaux de la Montagne
Fundersnot available
KeywordsForestryGeographyHumanitiesBiologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis 2013, le Conservatoire d'espaces naturels du Limousin utilise la méthode « Syrph the Net » pour évaluer les conditions de conservation des habitats dans la Réserve Naturelle Nationale des Dauges (Haute Vienne, Nouvelle Aquitaine). Dans le cadre de cette étude, la composition des communautés de syrphes (Syrphidae, Diptera) a été déterminée et utilisée pour évaluer l'intégrité écologique du site. Pendant trois années, l'étude a apporté une contribution substantielle à la connaissance de ce groupe taxonomique en Haute-Vienne. Un total de 2.905 syrphes appartenant à 115 espèces ont été capturés et identifiés. L'intégrité écologique de la réserve a été jugée bonne (61 %). Les habitats forestiers, qui couvrent environ 75 % du site, ont obtenu un score d'intégrité écologique de 60 %. Les hêtraies et les chênaies, les plus communs des habitats forestiers dans le site, se caractérisent par un net déficit en espèces spécifique des stades sénescents et des micro-habitats associés. En revanche, le score d'intégrité écologique était élevé dans les bois de châtaigniers et de bouleaux. Le score d'intégrité écologique des habitats ouverts était de 67 % et leurs conditions de conservation ont été jugées bonnes à très bonnes. Dans les milieux humides, les espèces de syrphes présentant une faible tolérance aux conditions d'inondation étaient sous-représentées. Dans l'ensemble, les résultats suggèrent que la restauration des habitats ouverts, initiée il y a 15 ans par le Conservatoire des espaces naturels du Limousin, a été couronnée de succès.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.091
Threshold uncertainty score0.998

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.020
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.215 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations1
Published2018
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