Influence de la structure du paysage sur les communautés de parasitoïdes de la tordeuse des bourgeons de l’épinette
Notice bibliographique
Résumé
Il est essentiel pour construire des modèles biologiques spatialement explicites et réalistes d’accroître notre compréhension de la relation liant la structure spatiale et les processus biologiques. C’est particulièrement vrai pour l’échelle spatiale à laquelle ces processus opèrent puisque cette information est généralement manquante dans la littérature. Les parasitoïdes associés à la tordeuse des bourgeons de l’épinette (TBE), un défoliateur important au Canada, offrent l’opportunité d’étudier un processus biologique (c.-à-d. le parasitisme) dans un contexte spatial. On retrouve présentement dans la région de la Côte-Nord au Québec, Canada, une grande zone de défoliation causée par la TBE. Cette zone a été utilisée dans ce mémoire pour étudier comment la structure du paysage peut influencer les taux de parasitisme de la TBE et à quelle échelle spatiale. Pour répondre à ces questions, 20 000 larves de TBE ont été échantillonnées dans la zone de défoliation et élevées en laboratoire pour calculer le taux de parasitisme dans différents sites. Dans ce mémoire, j’examine deux questions reliées à la variation spatiale des taux de parasitisme de la TBE. Premièrement, je m’intéresse à l’échelle spatiale à laquelle la communauté de parasitoïdes (dans son ensemble) répond à la structure du paysage. En deuxième lieu, j’explore comment cette échelle de réponse au paysage varie en fonction d’une caractéristique morphologique liée au vol (c.-à-d. la charge alaire) chez cinq espèces de parasitoïdes. Les résultats suggèrent que la communauté de parasitoïdes répond à la structure du paysage à une échelle correspondant à une zone de 2000-2500 mètres de rayon. À cette échelle, les variables explicatives les plus importantes sont l’hétérogénéité du paysage et l’âge de l’épidémie de TBE. Une plus grande hétérogénéité est liée à un taux de parasitisme plus élevé des stades larvaires de la TBE tandis qu’une zone ayant connue une défoliation sur plusieurs années mène à un taux de parasitisme plus élevé chez les chrysalides. J’émets par la suite l’hypothèse que l’échelle spatiale de réponse varie selon la capacité de dispersion des espèces. Les évènements de parasitisme ont donc été divisés en trois groupes selon la charge alaire des espèces impliquées (charge alaire légère, moyenne et lourde). Cette division a montré qu’une plus grande proportion de la variance des taux de parasitisme pouvait être expliquée dans des modèles basés sur un trait relié à la dispersion que dans un modèle regroupant toutes les espèces. De plus, le groupe ayant la plus faible charge alaire (c.-à-d. la plus grande capacité de dispersion) présente aussi la plus grande échelle spatiale de réponse, comme il était attendu. Les résultats présentés dans ce mémoire pourraient avoir des implications dans l’aménagement forestier en suggérant une structure et une échelle spatiale adéquate pour réduire l’impact des épidémies de TBE sur les forêts. De plus, ces résultats pourront aider les chercheurs à créer de nouveaux modèles spatialement explicites pour mieux comprendre le système complexe de la TBE.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».