Les communautés forestières du parc national du Mont-Saint-Bruno : unicité et effets de bordure
Bibliographic record
Abstract
L’ objectif de cette étude était de caractériser les communautés forestières du parc national du Mont-Saint-Bruno. Plus particulièrement, nous voulions trouver les sites présentant un caractère unique quant à leur composition floristique et déterminer comment cette unicité était associée à diverses variables environnementales. Nous avons aussi évalué si certaines espèces étaient indicatrices de la présence de bordure. Pour ce faire, nous avons utilisé les données d’un inventaire floristique fait en 2013 comprenant 133 placettes d’ échantillonnage. Au total, 173 taxons ont été identifiés, y compris 21 d’origine exotique et 11 indigènes à statut précaire. Les espèces exotiques étaient en général peu abondantes et peu fréquentes. La richesse et la diversité floristiques étaient plus élevées dans les placettes situées dans les dépressions ou en bas de pente. Les communautés présentes dans 8 placettes se distinguaient significativement des autres par la présence d’espèces de milieux humides. Les espèces indicatrices des bordures étaient soit intolérantes à l’ombre, tolérantes au stress hydrique, ou rudérales. Cette étude montre que les communautés floristiques forestières du parc sont pauvres en espèces exotiques, que les sites plus humides se distinguent de la flore relativement homogène qui caractérise le parc et que les bordures ont un effet sur la composition des communautés végétales.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| 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".