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Enregistrement W2940648825

Relation entre les caractéristiques biophysiques du milieu naturel et les observations de grizzlis (Ursus arctus), Parc national Kluane au Yukon apport d'une image TM de Landsat et d'un modèle numérique d'altitude dans un système d'information géographique

2002· article· fr· W2940648825 sur OpenAlexaboutno aff
Mélanie Desrochers

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2002
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Parc national Kluane (Yukon), le grizzli (Ursus arctos ) se retrouve à la tête de la chaîne alimentaire nordique et il est un bon indicateur de l'intégrité écologique de cet écosystème. C'est dans une optique de survie de l'espèce et de sécurité envers les humains qu'une étude sur son habitat est réalisée. Dans cette étude, on démontre qu'il existe une relation directe entre les caractéristiques biophysiques du milieu et la répartition des observations d'ours dans la vallée de la rivière Slims. Cette relation est présentée au moyen d'une carte de probabilité de présence d'ours. Cette relation varie au cours de la période estivale, en fonction des habitudes alimentaires changeantes des ours. La saison la plus critique est la fin de l'été. Les milieux naturels le plus prisés sont le milieu arbustes feuillus (printemps), la prairie alpine (début d'été), la zone de végétation éparse sur dépôts alluviaux (fin d'été) et la forêt ouverte d'épinettes (automne). Près de 60% des observations se font dans ces quatre classes d'habitats préférentiels. De plus, les observations d'ours sont plus fréquentes à des altitudes variant entre 720 et 940 m et entre 1 380 et 1 600 m, sur des pentes entre 0 et 15% et orientées vers l'est et le nord-est. Les données recueillies sur le terrain sont la biomasse présente en terme d'abondance de nourriture d'ours, le type de couvert végétal, les types de formations meubles et les observations d'ours par les visiteurs sur 10 ans. En combinant ces données dans un système d'information géographique, il est possible de réaliser une gestion intégrée plus efficace du territoire et surtout de l'espèce vulnérable qu'est le grizzli.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,180 · 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
Publié2002
Routes d'admission1
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