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Record W2891267343 · doi:10.7202/1050995ar

La tourbière de la base de plein air de Sainte-Foy : quatre décennies de changements floristiques

2018· article· fr· W2891267343 on OpenAlexaffvenueabout
Florence Blanchard, Stéphanie Pellerin, Monique Poulin

Bibliographic record

VenueLe Naturaliste canadien · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicFire effects on ecosystems
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité LavalEspace pour la vie
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyForestryArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette étude était de reconstituer les changements floristiques survenus dans la tourbière de la base de plein air de Sainte-Foy (ville de Québec) entre 1978 et 2015, notamment à la suite du processus de boisement qui semble s’opérer. Les objectifs spécifiques étaient d’identifier les espèces dont la fréquence et l’abondance ont le plus changé et d’évaluer comment ces changements ont modifié la composition floristique globale de la tourbière. Trente-cinq placettes échantillonnées en 1978 ont été rééchantillonnées en 2015. La flore de la tourbière est beaucoup plus riche maintenant qu’en 1978 (hausse de 152 % de la richesse spécifique) et le cortège floristique des deux années diffère fortement (indice de dissimilarité de Sørensen de 0,62). Les espèces typiques des milieux humides sont celles qui ont le plus diminué en fréquence et en abondance, alors que celles associées à des habitats forestiers ont augmenté de façon importante. Une diversification biotique (hausse de la diversité bêta) a également été observée, ce qui indique que les assemblages floristiques sont désormais plus différents d’une placette d’échantillonnage à l’autre qu’en 1978. Des actions pouvant être prises pour assurer la protection de la tourbière sont discutées.

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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.093
Threshold uncertainty score0.187

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.006
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.233 · 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".

Quick stats

Citations1
Published2018
Admission routes3
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