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Record W6981048921

Développement d'un indicateur d'intégrité écologique en milieux anthropisés: application de l'approche par traits fonctionnels

2020· dissertation· fr· W6981048921 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldMaterials Science
TopicUltrasound and Cavitation Phenomena
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
KeywordsScale effectsStatistical analysisNatural logarithm
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les écosystèmes urbains subissent de fortes pressions, directes ou indirectes, et sont fortement marqués par la présence d’espèces exotiques. Au-delà de leur composition, ces facteurs interagissent aussi pour en modifier les propriétés écosystémiques, affectant à la fois la capacité des écosystèmes à se maintenir dans le temps et à fournir des services écosystémiques. Les acteurs impliqués dans la prise de décisions font face à de nombreux défis: opérant le plus souvent dans un cadre normatif qui met l’emphase sur l’intégrité écologique, ils utilisent régulièrement des inventaires floristiques détaillés permettant difficilement de capter les variations de ces propriétés écosystémiques. L’approche par traits fonctionnels cherche des liens généralisables entre les propriétés écosystémiques et la composition des communautés écologiques (marqueurs fonctionnels). En combinant les inventaires standard aux données de traits disponibles publiquement, cette approche pourrait ainsi permettre de capter les propriétés de l’écosystème à des coûts minimes. L’objectif principal de cette thèse est de développer un outil permettant de caractériser l’intégrité des propriétés écosystémiques des boisés urbains dans le domaine de la forêt de feuillus tempérée, et ce, de manière à informer directement la prise de décision. Pour y arriver, j’explore d’abord l’applicabilité des outils existant pour quantifier l’intégrité écologique dans les milieux urbain, puis je teste la capacité de l’approche par traits à capter les différences dans les propriétés écosystémiques de ces écosystèmes. Je propose finalement une méthode pour agréger l’information fournie par de tels marqueurs fonctionnels pour l’exprimer sous forme quantitative et informer la prise de décision en milieu urbain. 
\n
\nMes résultats montrent que les modèles conceptuels existants de l’intégrité écologique s’appliquent difficilement aux boisés urbains, justifiant l’adoption d’une approche consultative pour le développement de concepts d’intégrité écologiques à l’échelle régionale. Suivant cette approche, je propose un tel modèle pour les boisés urbains de la région de Montréal. Je montre ensuite que l’approche par traits fonctionnels est en mesure de fournir des marqueurs fonctionnels pour capter les différences dans les propriétés de l’écosystème, mais que ces marqueurs fonctionnels ne sont pas nécessairement les mêmes traits que ceux étant associés avec un gradient d’urbanisation. Mes résultats montrent également que, lorsque réunis pour fournir un portrait multidimensionnel de l’intégrité du fonctionnement des écosystèmes, les marqueurs fonctionnels captent mieux les différences réelles dans les propriétés écosystémiques de mes boisés d’étude que deux autres méthodes de caractérisation plus simples. Pour mesurer l’intégrité des propriétés écosystémiques des boisés urbains, je propose l’utilisation de la distance de Fonctionnelle de Mahalanobis. Cette mesure représente un outil concret permettant d’utiliser les inventaires de végétation déjà collectés lors de la caractérisation des écosystèmes par les acteurs du milieu environnemental pour exprimer l’intégrité des propriétés écosystémique de manière quantitative.

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)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.208
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.216
Teacher spread0.206 · 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 designBench or experimental
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".

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Citations0
Published2020
Admission routes2
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