Influence de l’hétérogénéité de l’habitat sur la richesse spécifique des coléoptères en forêt boréale
Bibliographic record
Abstract
Cette étude visait à évaluer la relation entre la richesse des coléoptères et l’hétérogénéité compositionnelle et structurale de l’habitat, caractérisée à plusieurs échelles spatiales. Aux étés 2004 et 2005, 70 peuplements de la forêt boréale de la Côte-Nord du Québec ont été échantillonnées. Globalement, 133 espèces de coléoptères ont été capturées au sol par pièges fosse et 251 espèces dans les airs par pièges à impact. L’influence du type d’hétérogénéité et de l’échelle spatiale variait entre ces deux groupes de coléoptères. L’hétérogénéité compositionnelle, évaluée à l’échelle du peuplement, expliquait le mieux les variations spatiales de richesse des coléoptères terricoles, alors que c’était plutôt l’influence conjointe de l’hétérogénéité structurale et compositionnelle évaluée aux échelles du peuplement et du paysage qui expliquait le mieux les variations spatiales de richesse des coléoptères volants. L’étude démontre l’importance de considérer plusieurs composantes de l’hétérogénéité et plusieurs échelles spatiales pour la compréhension des patrons de biodiversité.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| 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".