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Enregistrement W2908069361

Démographie et dynamique de la population de renards arctiques (Vulpes Lagopus) de l'Île Bylot, Nunavut, Canada

2018· article· fr· W2908069361 sur OpenAlexfundaboutno aff
Clément Chevallier

Notice bibliographique

RevueSémaphore (Université du Québec à Rimouski) · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKenneth M. Molson FoundationCanada Research ChairsArcticNetParks CanadaMolson FoundationUniversité du Québec à Rimouski
Mots-clésGeographyBiomeForestryHumanitiesEcologyBiologyArtEcosystem
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comprendre comment les populations sont régulées est d'intérêt pour leur gestion et conservation ainsi que pour le progrès des connaissances fondamentales en écologie des populations et des écosystèmes. La dynamique d'une population résulte de la combinaison de paramètres démographiques clés et de leurs variations. Néanmoins, comparativement aux plantes, grands herbivores et oiseaux, les mammifères carnivores font l'objet de peu d'études démographiques, malgré le charisme de ce groupe et du rôle important qu'il joue au sein des réseaux trophiques. Aussi, les publications qui existent sont majoritairement réalisées sur des populations qui font face à une pression anthropique forte. L'Arctique est un biome faiblement modifié par les humains et fortement menacé par les changements climatiques actuels. Il apparait urgent de mieux comprendre le fonctionnement de ce biome, y compris les rôles qu'y jouent les variables biotiques et abiotiques. Dans ce biome, le renard arctique (Vulpes lagopus) est l'un des principaux prédateurs et a été choisi par l'Union Internationale pour la Conservation de la Nature comme l'une des 10 espèces sentinelles de l'impact des changements climatiques. L'écosystème de toundra dans lequel le renard arctique évolue présente un réseau trophique considéré comme simple, où les relations interspécifiques sont facilement identifiables. Les proies principales de la population que nous étudions, sur l'île Bylot au Nunavut, sont des sources de nourriture qui présentent une grande hétérogénéité spatiale et temporelle, un contexte idéal pour étudier l'impact des ressources alimentaires sur la démographie. Notre objectif principal était d'identifier et comprendre les facteurs biotiques et abiotiques affectant les principaux paramètres démographiques, et donc responsables de la dynamique d'une population de renards arctiques, prédateur clé de son écosystème. Nos objectifs secondaires, détaillés dans quatre chapitres étaient : 1) d'élaborer une méthode d'estimation de l'âge. Ce paramètre essentiel en biologie des populations a un fort impact sur l'écologie et la dynamique des populations, mais est souvent difficile à quantifier de manière non invasive chez les carnivores adultes capturés vivants; 2) d'évaluer l'impact de l'hétérogénéité des ressources alimentaires sur la survie adulte et la reproduction; 3) de tester l'hétérogénéité temporelle de la mortalité et d'évaluer les impacts des conditions météorologiques (via l'accessibilité aux ressources alimentaires) sur la survie mensuelle adulte; et enfin 4) de décrire une cause de mortalité jusqu'alors inconnue chez le renard arctique et due à une relation interspécifique. Le développement de nouvelles méthodes de suivi et d'analyse favorise l'essor d'études de populations sauvages et des facteurs responsables du maintien de ces populations. Ce doctorat s'inscrit dans la lignée de ce récent développement. Tout d'abord, nous avons combiné le comptage du nombre de lignes de cément sur des dents extraites de carcasses avec l'évaluation moins invasive de l'usure de la dentition. Nous avons alors construit un indice répétable et estimé correctement la classe d'âge de 75% des individus étudiés. Ensuite, à l'aide de modèles multi-évènements, nous avons combiné différentes sources de données, dont des captures photographiques, afin de tester des hypothèses sur l'impact de la disponibilité des proies sur la survie adulte et la reproduction. Nos analyses ont révélé un fort effet sur la reproduction, mais pas sur la survie adulte. Alors, par l'exploitation de données extraites de colliers émetteurs satellitaires analysées grâce à des modèles dits de « known-fate », nous avons testé l'impact de facteurs abiotiques sur la survie mensuelle des adultes. Nous avons conclu que la survie mensuelle des renards arctiques ne variait pas de façon saisonnière, et n'était que peu affectée par les conditions météorologiques. Enfin, l'utilisation d'appareils photographiques automatiques nous a permis d'apporter de nouvelles connaissances sur les causes de mortalité des jeunes renards arctiques. Nous avons décrit la première observation d'un évènement de prédation de renardeaux par un couple de grands corbeaux (Corvus corax). Cela ouvre des perspectives nouvelles sur l'étude de la survie des jeunes renards pour compléter les connaissances sur la démographie de ces carnivores. La toundra arctique présente des relations interspécifiques facilement identifiables, des relations prédateurs-proies fortes et des conditions climatiques extrêmes. Pourtant nous avons découvert une nouvelle interaction trophique et n'avons identifié aucun effet fort des ressources alimentaires ou des conditions météorologiques sur la survie du prédateur principal de l'écosystème dans lequel nous avons travaillé. L'étude des liens entre démographie, facteurs biotiques et facteurs abiotiques demeure un défi important pour les écologistes travaillant en milieu naturel. La combinaison de méthodes de terrain avancées et de techniques d'analyse récentes nous a permis d'obtenir des estimations robustes de taux vitaux et d'avancer notre compréhension de la dynamique d'une population de carnivore sauvage, des interactions entre espèces de prédateurs arctiques, et du fonctionnement de l'écosystème de la toundra. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Renard arctique, Vulpes lagopus, usure de la dentition, âge, survie, reproduction, démographie, multi-évènement, CMR, known-fate, condition météorologique, prédateur-proie, mortalité

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,251 · 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

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Publié2018
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