Diversité et composition des communautés végétales des pelouses urbaines en gestion différenciée
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières décennies, de nombreuses initiatives visant à favoriser la biodiversité urbaine, à atténuer les impacts environnementaux des pelouses et à diminuer les ressources consacrées à leur entretien ont été mises sur pied. L’objectif de ce mémoire était d’identifier les facteurs qui gouvernent la diversité et la composition des communautés végétales d’anciennes pelouses converties en prairies urbaines par le biais de la gestion différenciée, une approche qui implique notamment de réduire la fréquence de tonte à un maximum de deux tontes par année. Des inventaires de la végétation ont été réalisés dans 42 prairies urbaines à Montréal et à Brossard. Des variables décrivant les conditions environnementales locales (ex. topographie, propriétés du sol, ensoleillement, aire, âge) et les caractéristiques du paysage environnant (ex. densité de population, proportion de surfaces imperméables) ont été mesurées. Les relations entre ces variables et la diversité α ont été évaluées à l’aide de régressions linéaires multiples et de modèles linéaires généralisés. Les différences de diversité β entre des groupes de sites fondés sur l’âge et le niveau d’urbanisation du paysage (densité de population des secteurs avoisinants) ont été analysées à l’aide de tests d’homogénéité des dispersionsmultivariées. Des analyses de redondances ont été réalisées afin d’identifier les variables qui expliquent le mieux la composition en espèces des sites d’étude. La diversité végétale locale (diversité α) diminuait en fonction du piétinement, de la densité de population dans les quartiers avoisinant les sites d’étude etde la distance entre ces derniers et les cours d’eau bordant l’Île de Montréal, mais augmentait en fonction de la proportion de bâtiments dans les environs des sites. L’urbanisation (la densité de population) avait également un effet négatif sur la diversité β et était l’une des principales variables influençant lacomposition en espèces. L’âge des sites n’avait pas d’effet sur la diversité α, mais la diversité β augmentait avec l’âge. Cette augmentation s’accompagnait de changements en ce qui a trait à la composition en espèces. En somme, nos résultats suggèrent que l’urbanisation du paysage environnant et le nombre d’années en gestion différenciée sont des facteurs clés façonnant les communautés végétales des prairies urbaines. Ils soulignent l’importance de tenir compte du contexte paysager dans le cadre de la planification de projets de verdissement en milieux urbains. Des recherches supplémentaires sont requises afin d’évaluer l’impact de différents régimes d’entretien (fréquences de tonte) sur la végétation des prairies urbaines.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 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) | 0.002 | 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".