Utilisation par la grande oie blanche (anser caerulescens atlanticus) de la végétation dans le marais intertidal de la Réserve nationale de Cap Tourmente, Québec
Bibliographic record
Abstract
"L'étude a porté sur le marais intertidal de la Réserve nationale de faune de Cap-Tourmente, Québec. La végétation a d'abord été étudiée selon la méthode de Braun-Blanquet (1932) afin d'établir un plan d’échantillonnage pour l'étude de la phytomasse du scirpe américain (Scirpus americanus Pers.) La submersion par l'eau, la sédimentation, la topographie, le drainage et l'exposition aux courants et aux vagues semblent être les facteurs déterminants pour la production de cette dernière. Pour la portion médiane du marais, il existe au seuil une relation linéaire entre la phytomasse aérienne et souterraine du scirpe. Le taux d'utilisation du scirpe par la grande oie blanche (Anser caerulescens atlanticus) pour l'ensemble du marais à l'automne 1977 était de 50,5%, alors qu'au niveau des zones d'utilisation il variait de 30 à 70%.À court terme, 1'utilisation du marais de Cap-Tourmente n'est pas menacée si l'on améliore la dispersion des oies durant leur séjour dans le marais. À long terme, c'est 1'aménagement des différents marais à scirpe de 1'estuaire du Saint-Laurent qui est à planifier."
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 | 0.001 |
| 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".