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Enregistrement W2060026237 · doi:10.4000/vertigo.4243

Les oiseaux forestiers montrent-ils la même sensibilité à l’exploitation forestière aux échelles du peuplement et du paysage ?

2005· article· fr· W2060026237 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Marc‐André Villard, Jean-Sébastien Guénette

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyForestryHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En milieu forestier, les oiseaux constituent un taxon diversifié et relativement facile à échantillonner sur de grandes superficies. Il n’est donc pas étonnant que les oiseaux forestiers (principalement passereaux et pics) aient fait l’objet de nombreuses études visant à évaluer la réponse biologique à l’exploitation forestière. Cet article a pour but de déterminer dans quelle mesure la réponse des espèces à la foresterie est comparable lorsqu’on l’analyse à l’échelle locale (ici, rayon de 80 m) et à l’échelle du paysage (rayon de 1 km). Autrement dit, peut-on extrapoler les effets de la coupe d’une échelle spatiale à l’autre? Nous avons évalué la réponse des oiseaux à la coupe forestière à l’aide de régressions logistiques sur la présence-absence de 42 espèces d’oiseaux dénombrées dans 390 stations d’écoute situées dans le District de Black Brook, un paysage sous aménagement forestier du nord-ouest du Nouveau-Brunswick. Les absences ont été validées en effectuant un total de 45 min d’observation réparties sur trois visites durant la saison de nidification. Vingt-cinq des 42 espèces ont répondu positivement ou négativement à l’exploitation forestière à l’échelle locale, et 14 à l’échelle du paysage. Nous n’avons observé une correspondance que chez 6 des 14 espèces d’oiseaux répondant significativement à la proportion de forêt mature dans le paysage. Il est donc crucial d’intégrer la réponse des espèces tant à l’échelle locale (peuplement) qu’à celle du paysage lorsqu’on planifie l’exploitation intégrée de nos forêts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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