Analyse spatio-temporelle des lichens comme bio-indicateurs de la qualité de l’air dans la région de Québec : 1985-1986 à 2016
Bibliographic record
Abstract
Les lichens, très sensibles à la pollution de l’air, sont souvent absents des quartiers centraux des grandes agglomérations urbaines (déserts lichéniques). Nous avons comparé le couvert d’espèces de lichens corticoles sur des arbres inventoriés dans 105 stations d’échantillonnage dans la ville de Québec en 1985 et 1986 à celui recensé aux mêmes endroits en 2016. Le couvert lichénique total a augmenté dans 80 % des stations revisitées en 2016, avec une hausse moyenne de 86 %, toutes espèces et toutes stations confondues. Candelaria concolor est l’espèce de lichen dont le couvert a connu la plus forte hausse (+91 %), alors que les 3 espèces les plus sensibles à la pollution (Evernia mesomorpha, Flavoparmelia caperata et Punctelia rudecta) sont celles avec les moins fortes hausses. On a néanmoins détecté la présence de F. caperata dans bien plus de stations en 2016 (34) qu’en 1985 et 1986 (21), y compris dans les quartiers centraux. Le désert lichénique observé dans les quartiers centraux de Québec en 1985 et 1986 a totalement disparu en 2016. L’augmentation du couvert lichénique à Québec est cohérente avec la diminution notable des niveaux de dioxyde de soufre enregistrés dans la ville depuis le début des années 1990.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".