Nouvelles applications de la spectroscopie en proche infrarouge pour l’évaluation de l’écologie nutritionnelle du cerf de Virginie
Notice bibliographique
Résumé
L’écologie nutritionnelle des populations de cervidés revêt une grande importance en contexte de population surabondante. L’intense pression d’herbivorie de certaines populations de cervidés nuît à la régénération de la flore endémique et entraîne une baisse de la biodiversité. On explique encore mal la sélection alimentaire chez ces herbivores, ce qui nuit d’une part à notre capacité de prédire d’éventuels changements dans les trajectoires floristiques, et d’autre part à notre capacité d’anticiper la réponse démographique de ces herbivores. Or, notre capacité à acquérir des connaissances sur l’écologie nutritionnelle des herbivores peut être limitée par les contraintes logistiques et méthodologiques nécessaires à l’évaluation de la qualité nutritionnelle dans un contexte d’étude écologique, de même que par un manque d’objectivité dans la définition de devises alimentaires appropriées pour l’animal d’étude. Les principaux objectifs de mon projet de doctorat sont donc de développer de nouvelles méthodologies dans l’étude des interactions entre un grand cervidé, le cerf de Virginie (Odocoileus virginianus) et son habitat, et d’implémenter ces nouveux outils dans le cadre d’études écologiques. J’ai effectué mes recherches à l’île d’Anticosti, qui est un laboratoire naturel bien adapté à l’étude des populations abondantes de cervidés. Le cerf de Virginie y a été introduit en l’absence de prédateurs naturels il y a plus de 100 ans, et cette population de cervidés est l’une des les plus denses au monde. La forte pression d’herbivorie a profondément changé la composition floristique sur l’île. Puisque l’industrie forestière et le tourisme issu de la chasse au cerf y sont les deux activités économique les plus importantes, l’étude des interactions cerf-forêt y est cruciale, tant sur le plan scientifique que pour le développement régional. Cette thèse se décline en 4 chapîtres centraux (i.e. chapitres 1,2, 3 et 4) écrits sous formes d’articles. Les deux premiers articles sont consacrés à l’élaboration de nouvelles méthodes facilitant le monitoring de la nutrition du cerf de Virginie à l’île d’Anticosti. Dans un premier temps (chapitre 1), j’utilise des modèles prédictifs utilisant la spectroscopie dans le proche infrarouge ainsi que certaines propriétés chimiques des fèces de cerf afin de prédire son régime alimentaire. Je compare ensuite (chapitre 2) différentes méthodes afin de prédire des variables alimentaires obtenues par des digestions In vitro de différents fourrages qui utilisent la liqueur ruminale de cerf. Les deux chapitres suivants sont intégrateurs et propose des implémentations de nouvelles méthodes dans le cadre d’études écologiques à l’échelle du paysage. Je propose dans le chapitre 3 un nouvel indice de qualité alimentaire qui utilise la spectroscopie dans le proche infra-rouge, les géostatistiques ainsi que des données d’inventaires floristiques afin d’estimer les patrons de qualité alimentaire à l’échelle du paysage. Finalement, dans le chapitre 4, je cherche à expliquer les patrons de régénération en sapin beaumier dans certains secteurs de l’île d’Anticosti en dépit des densités élevées de cerf de Virginie. Pour ce faire, je teste une hypothèse qui stipule que les conditions édaphiques des parcelles en régénération affectent négativement la qualité alimentaire des tissus foliaires.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».