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Enregistrement W2890309927 · doi:10.71781/3594

Impact d’un programme de stérilisation sur la taille des colonies de chats sans propriétaire en milieu rural

2018· dissertation· fr· W2890309927 sur OpenAlexaboutno aff
Valérie Bissonnette

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs méthodes de contrôle de population de chats domestiques sont pratiquées, dont le programme « capture, stérilisation, relâche » (TNR). Celui-ci mobilise beaucoup de ressources alors que peu de données probantes sur son impact réel sont publiées. L’objectif de cette étude est d’évaluer l’impact d’un évènement TNR sur la taille des colonies de chats en milieu rural québécois. Il s’agit d’une étude randomisée contrôlée impliquant 18 colonies de chats ayant accès soit à une écurie ou à une ferme. Les colonies ont été aléatoirement attribuées au groupe TNR (10 colonies de 7 à 27 chats; 14.3 chats en moyenne) et au groupe Contrôle (8 colonies de 7 à 26 chats; 14.5 chats en moyenne). Le groupe TNR a participé à un programme TNR au début de l’étude (T0). Par capture photographique, le nombre de chats et de chatons a été calculé, à 3 temps : T0, 7.5 mois (T7) et 12 mois (T12). Une différence significative de croissance des colonies du groupe Contrôle par rapport à celle du groupe TNR est notée à T7 lorsque seulement les adultes sont comptés (p=0.03). Aucune différence n’est présente lorsqu’on calcule tous les individus (adultes et chatons), mais une tendance est observée à T7 (p=0.06). Aucune différence n’est notée lors de la comparaison du nombre de chatons (T7 p=0.49 et T12 p=0.36). Une tendance à plus de migration est remarquée dans le groupe Contrôle à T12 (p=0.095). Le TNR tel qu’appliqué ici, a un impact faible et temporaire sur la taille des colonies de chats en milieu rural.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2018
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