Dynamique des communautés végétales et impacts des perturbations humaines sur la végétation des tourbières
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire visait à comprendre la dynamique temporelle et les patrons floristiques actuels de deux tourbières du sud-ouest du Québec (Small et Large Tea Field) et à identifier les facteurs anthropiques, environnementaux et spatiaux sous-jacents. Pour répondre aux objectifs, des inventaires floristiques anciens (1985) ont d’abord été comparés à des inventaires récents (2012) puis les patrons actuels et les facteurs sous-jacents ont été identifiés à l’aide d’analyses multi-variables. Mes résultats montrent d’abord qu’un boisement important s’est produit au cours des 30 dernières années dans les tourbières à l’étude, probablement en lien avec le drainage des terres agricoles avoisinantes, diminuant la hauteur de la nappe phréatique. Simultanément, les sphaignes ont proliférées dans le centre des sites s’expliquant par une recolonisation des secteurs ayant brûlés en 1983. D’autre part, mes analyses ont montré que les patrons floristiques actuels étaient surtout liés aux variables environnementales (pH et conductivité de l’eau, épaisseur des dépôts), bien que la variance associée aux activités humaines était aussi significative, notamment dans la tourbière Large (18.6%). Les patrons floristiques ainsi que les variables environnementales et anthropiques explicatives étaient aussi fortement structurés dans l’espace, notamment selon un gradient bordure-centre. Enfin, la diversité béta actuelle était surtout liée à la présence d’espèces non-tourbicoles ou exotiques. Globalement, cette étude a montré que les perturbations humaines passées et actuelles avaient un impact important sur la dynamique et la distribution de la végétation des tourbières Small et Large Tea Field.
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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".