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Record W3001386111

Impacts de l'urbanisation sur la diversité floristique des marécages

2019· article· fr· W3001386111 on OpenAlexaboutno aff
Léo Janne Paquin

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAfrican Botany and Ecology Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeographyForestry
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’urbanisation est l’une des causes principales du déclin de la biodiversité à l’échelle mondiale, mais ses conséquences sur les milieux humides urbains n’ont que rarement été étudiées. Nous examinons ici comment la richesse spécifique et la diversité bêta des marécages varient en fonction de l’urbanisation dans l’agglomération de Québec, Canada. Nous avons échantillonné 34 marécages distribués le long d’un gradient d’urbanisation, évalué en fonction de la couverture de canopée dans une zone tampon d’un rayon de 100m à la périphérie des marécages. Les espèces vasculaires ont été recensées et des variables environnementales furent mesurées dans 92 quadrats. Nous avons testé la variation de la richesse spécifique selon le gradient d’urbanisation en tenant compte du statut des espèces (indigène indicatrice de milieux humides, indigène terrestre, et exotique). La diversité bêta a été calculée comme la similarité de la composition floristique entre les sites et les différences obtenues furent évaluées en utilisant un test de dispersion de l’homogénéité de la variance. Nous avons également effectué un partitionnement la diversité bêta en ses deux composantes (remplacement et différence de richesse) afin d’expliquer la variation de la composition en espèces selon le niveau d’urbanisation. Nos résultats ont montré que la richesse en espèces exotiques augmentait avec l’urbanisation alors que la richesse en espèces indigènes demeurait constante. Nous avons également constaté une plus grande diversité bêta dans les marécages urbanisés et que cette différenciation biotique était principalement causée par le remplacement d’espèces. Ces patrons, combinés à une augmentation des espèces exotiques terrestres avec l’urbanisation, suggèrent un relâchement de la contrainte anoxique au moins dans quelques sites, ce qui a pu contribuer à la diversification biotique à l’échelle régionale. Cependant, ce résultat pourrait n’être que temporaire et refléter les premières étapes de la colonisation des espèces exotiques dans les marécages.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.263
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.010
GPT teacher head0.177
Teacher spread0.167 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations0
Published2019
Admission routes1
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