Biodiversité microfongique du Fagus grandifolia dans une forêt ancienne: bioindicateurs et structure mycosociologique
Bibliographic record
Abstract
En Amérique du Nord, l’étude de la biodiversité des micromycètes dans les forêts anciennes représente un potentiel incontournable et largement inexploré. Le présent inventaire nous a permis de mettre en évidence la biodiversité microfongique, les bioindicateurs et la structure mycosociologique associée au hêtre à grandes feuilles (Fagus grandifolia) dans une forêt ancienne de l’est du Canada. La méthodologie utilisée s’appuie sur la stratégie proposée par le All-Taxa Biodiversity Inventory of Fungi (ATBIF). Plusieurs espèces s’avèrent des nouvelles mentions sur un hôte du genre Fagus. C’est le cas pour tous les membres de la sous-famille Phialostromatinae (Deuteromycota, Coelomycetes), soit quatre genres et cinq espèces, dont certaines pourraient être des espèces très rares ou menacées. Quatre associations, chacune étant associée à une partie spécifique de l’arbre, ont été déterminées. De plus, deux autres associations sont caractéristiques d’habitats particuliers dans la forêt. Notre étude supporte l’hypothèse selon laquelle les forets anciennes sont des écosystèmes en homéostasie qui constituent des réservoirs d’espèces microfongiques d’une grande diversité génétique. Outre la valeur intrinsèques de cette diversité exceptionnelle, les micromycètes ont également une valeur pratique potentielle, comme dans le contexte de la lutte biologique.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".