DYNAMIQUES TEMPORELLES DES COMMUNAUTÉS VÉGÉTALES FORESTIÈRES EN RÉPONSE AUX CHANGEMENTS GLOBAUX. APPROCHE COMPARATIVE ENTRE BRYOPHYTES ET TRACHÉOPHYTES VIA L'ÉCOLOGIE HISTORIQUE
Bibliographic record
Abstract
Depuis environ deux siècles les activités humaines modernes ont profondément modifié les conditions environnementales sur la surface de la Terre. De nombreuses études ont mis en évidence une réponse de la végétation face à ces changements. Cependant, il persiste plusieurs incompréhensions. Premièrement, les réponses des communautés varient fortement entre les études, et les mécanismes responsables de cette variation sont encore mal connus. Deuxièmement, malgré leur importance écologique, les bryophytes restent largement sous étudiées dans les études temporelles, limitant notre compréhension de leur dynamique temporelle. Ce doctorat a pour objectif d’apporter des éléments de réponses à ces deux points. Les trois projets de recherche gravitent autour de la grande question : quels sont les effets des changements environnementaux sur la biodiversité? Les hypothèses que j’ai développées se construisent autour de ces deux grandes questions (i) Quels sont les effets des dépositions et du réchauffement de la température sur la végétation forestière? (ii) Il y a-t-il une différence de sensibilité entre bryophytes et trachéophytes face aux changements environnementaux? Le chapitre 2 teste l’hypothèse que les bryophytes sont plus sensibles que les plantes vasculaires face aux dépositions atmosphériques et au réchauffement de la température dans une région industrielle du nord-ouest de la France. Le chapitre 3 teste les mécanismes de réponse de la végétation forestière le long d’un gradient de réchauffement climatique dans l’est du Canada. Enfin, le chapitre 4 est une approche mixe entre les deux premiers chapitres, il teste la réponse des plantes vasculaires et des bryophytes face à différentes intensités de réchauffement de la température sur des gradients altitudinaux dans l’est de la province de Québec. Dans les trois chapitres, j’ai utilisé les méthodes de l’écologie historique. Après un long travail d’archive, j’ai rééchantillonné des relevés botaniques faits dans les années 1970. La sélection des sites à rééchantillonner suit un protocole finement détaillé afin de minimiser tous effets confondants. Les résultats des trois chapitres mettent en évidence le lien direct entre réponse de végétation et changements environnementaux. Premièrement, les bryophytes sont plus sensibles aux dépositions atmosphériques que les plantes vasculaires (chapitre 2). Secondement, les changements temporels de la végétation vasculaire sont plus grands dans les zones ou le réchauffement climatique fut le plus fort (chapitre 3). Dernièrement, face au réchauffement climatique, les réponses des bryophytes et plantes vasculaires diffèrent selon la propriété de la communauté qui est étudiée (chapitre 4). Les trois chapitres, montrent un changement systématique de la composition des communautés, sans pour autant de changement de la richesse spécifique. Ce doctorat fournit trois exemples de la force des méthodes historiques dans la compréhension des mécanismes de réponse de la végétation face aux changements globaux. Mes travaux supportent l’importance d’analyser la dynamique de la végétation avec une vision holistique. La compréhension des mécanismes liés à la dynamique temporelle de la végétation doit passer par l’étude de plusieurs groupes taxonomiques, avec différentes propriétés des communautés sur plusieurs échelles spatiales.
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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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
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".