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Record W7104450569 · doi:10.71781/20303

Les patrons latitudinaux de diversité taxonomique et fonctionnelle diffèrent entre les bryophytes et les plantes vasculaires dans les tourbières

2022· dissertation· fr· W7104450569 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicBryophyte Studies and Records
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental factorNature ConservationBogWater stress

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de ce mémoire était d’évaluer l’influence de la latitude, de variables abiotiques et du type de tourbières (bog ou fen) sur la diversité des plantes vasculaires et des bryophytes. Des inventaires ont été réalisés dans 380 tourbières du nord-ouest du Québec (49° à 55° N). Les effets de la latitude, de la continentalité, du climat et de variables abiotiques locales sur la diversité α (richesse spécifique et dispersion fonctionnelle), la diversité β (indices LCBD) et la composition ont été évalués pour les deux groupes de plantes. La diversité α des bryophytes augmentait vers le nord, alors que la diversité α des plantes vasculaires présentait des patrons différents dans les bogs et les fens en réponse à la latitude. Il y avait une homogénéisation taxonomique et fonctionnelle vers le nord pour les deux groupes de plantes et dans les deux types de tourbières. Les variables environnementales avaient des effets différents sur les deux groupes de plantes, dépendamment de l’indicateur de biodiversité utilisé. La composition taxonomique et fonctionnelle des bryophytes et des plantes vasculaires étaient principalement structurées par les conditions locales contrastantes entre les bogs et les fens, tandis que les variations bioclimatiques le long du gradient latitudinal jouaient un rôle secondaire. Les futures études et politiques de gestion des milieux naturels devraient tenir compte de plus d’un indicateur de diversité et considérer les différences entre les deux écosystèmes et les deux groupes de taxons afin de planifier les efforts de conservation et afin d’évaluer les effets des changements environnementaux.

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), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.125
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0230.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.178
Teacher spread0.168 · 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 designObservational
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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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