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Enregistrement W2415102500

Estimation des densités d'ours noirs par CMR et génotypage des poils : améliorations et perspectives liées au suivi télémétrique GPS

2014· article· fr· W2415102500 sur OpenAlexaboutno aff
Christine Chicoine

Notice bibliographique

RevueSémaphore (Université du Québec à Rimouski) · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyForestryPhysicsArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ : La gestion de l'ours noir au Québec est basée sur des modèles de simulation offrant moins de précision que des inventaires. L'objectif principal de ce projet était d'améliorer la méthode d'inventaire des populations d'ours noirs basée sur la reconnaissance individuelle par l'analyse génétique de poils. Plus précisément, nous voulions évaluer le respect de la prémisse d'équiprobabilité de capture entre les individus et étudier les facteurs spatiotemporels influençant l'utilisation d'une station de collecte de poils par les ours tels que la date de son installation, la période de l'été et les caractéristiques de l'habitat entourant la station. Pour ce faire, nous avons simultanément récolté des poils d'ours et réalisé un suivi télémétrique GPS d'individus au nord-est du Saguenay-Lac-St-Jean à l'été 2011. L'inventaire nous a permis d'estimer la densité d'ours noirs à 2,56 individus/10 km2 (IC95 % : 1,53 - 4,26) dans l'aire d'étude. Le modèle le plus parcimonieux indique que la probabilité de capture a varié dans le temps et était hétérogène entre les individus, et que l'étendue spatiale sur laquelle la probabilité de capture diminuait était également hétérogène entre les individus. Nos résultats suggèrent que tous les ours sélectionnaient les stations, peu importe leurs caractéristiques individuelles. La probabilité d'utilisation des stations augmentait avec le temps écoulé depuis leur installation et ces dernières étaient davantage utilisées durant la période de forte abondance en petits fruits. Ces résultats pourraient être liés à l'augmentation des taux de déplacement observée durant cette période. La probabilité d'utilisation des stations se stabilisait toutefois à partir de 39,7 jours suivant leur installation. Aucune variable d'habitat en périphérie des stations n'était liée à leur probabilité d'utilisation. De nos résultats découlent certaines recommandations permettant d'améliorer ce type d'inventaire, notamment la réduction de la durée d'inventaire à un maximum de 6 semaines, le démarrage plus tardif de l'échantillonnage (-fin juillet -début août), l'augmentation de la densité des stations jusqu'à 1 station/10km2) et l'installation des stations à proximité des chemins. Nous jugeons cette méthode très prometteuse à condition de réduire au maximum les sources d'erreurs de génotypage. -- Mots clés : méthodes non invasives d'estimation d'abondance, ours noir, génotypage des poils, suivi télémétrique GPS, capture-marquage-recapture, analyse de sélection d'habitat, caractéristiques individuelles, équiprobabilité de capture, facteurs spatio-temporels, réponse comportementale. -- ABSTRACT : Management of black bear in the Province of Quebec is based on simulation models that give less accurate population estimates than field surveys. The main purpose of this project was to improve the black bear survey method based on individual identification by genotyping hair samples. We specifically evaluated the postulate of equiprobability of capture among individuals and examined the spatio-temporal factors influencing the use of a station by bears, such as the installation date, the period and the characteristics of the habitat surrounding the station. To do so, we simultaneously collected hairs at hair snag stations and conducted a GPS telemetry program in northeastern Saguenay-Lac-St-Jean in summer 2011. The survey allowed us to estimate black bear density to 2.56 individuals/10 km2 (95% CI: 1.53 - 4.26) in our study area. The most parsimonious model indicates that the probability of capture varied with time and that it was heterogeneous between individuals; the spatial extent on which the capture probability decreases was also heterogeneous between individuals. Our results demonstrated that bears selected baited stations, no matter their individual characteristics. The probability of a station being visited by a bear increased with the time elapse since its installation and was higher during the period when berries were abundant which couId be explained by the increased movement rates during that period. The probability of using a station stabilized 39.7 days after installation, and was not related to any specific habitat characteristics. Based on our results, we recommend to reduce survey duration to a maximum of 6 weeks, to begin sampling in late July or early August, to increase the hair snag station density up to 1 station/10 km2 and to install stations along roads. We believe that the method we propose is very promising, but specific attention should be devoted to minimise sources of genotyping errors. -- Keywords : non invasive survey methods, black bear, genotyping hair samples, GPS telemetry monitoring, capture-mark-recapture, resource selection function, individual characteristics, equiprobability of capture, spatio-temporal factors, behavioral response.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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