Effets des infrastructures linéaires sur la biomasse des insectes nocturnes à l’échelle du paysage
Bibliographic record
Abstract
Les pressions anthropiques affectent les fonctions écosystémiques, la biodiversité et les niveaux trophiques des milieux naturels, dont les populations d’insectes. À partir d’un réseau de 27 stations d’inventaire biologique réparties au sein de territoires protégés dans la région de Lanaudière (Québec, Canada), nous avons mesuré l’effet de variables locales d’habitat et de paysage sur la richesse en espèces et la biomasse d’invertébrés récoltés à l’aide de pièges lumineux. Un total de 1 880 spécimens, provenant de 34 familles différentes, ont été récoltés durant la campagne d’échantillonnage. Une seule variable explicative à l’échelle du paysage a permis d’établir des régressions positives et significatives. Ainsi, c’est la distance à des infrastructures linéaires anthropiques, principalement des routes, qui explique la plus grande part de variabilité de la richesse et de la biomasse des insectes récoltés dans les échantillons : plus la station d’inventaire se trouve loin d’une route, plus sa richesse et sa biomasse sont grandes. À la mortalité de proximité des insectes, c’est-à-dire celle directement attribuable au passage des véhicules sur une route, s’ajoutent des effets négatifs sur les populations à l’échelle du paysage.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 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) | 0.003 | 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".