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Enregistrement W4365397695 · doi:10.7202/1098174ar

Bilan des inventaires d’insectes réalisés sur l’île d’Anticosti depuis 150 ans : une biodiversité riche, mais en déclin

2023· article· fr· W4365397695 sur OpenAlexaffvenueabout
Christian Hébert

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des Laurentides
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malgré son isolement, l’île d’Anticosti a fait l’objet d’importants inventaires entomologiques depuis 150 ans. D’abord, le naturaliste William Couper a inventorié l’île en 1872. En 1904, le médecin et naturaliste Joseph Schmitt rapportait 161 espèces d’insectes dans Monographie de l’île d’Anticosti (golfe Saint-Laurent). Dans les années 1970, les travaux de Luc Jobin sur l’épidémie d’arpenteuse de la pruche facilitaient l’accès à l’île et des naturalistes ou des étudiants inventoriaient les coléoptères, les odonates et les orthoptères. Après le Sommet de la Terre en 1992, l’entomofaune de l’île d’Anticosti a été inventoriée par le Service canadien des forêts, en utilisant différents pièges, et d’autres inventaires d’odonates ont été réalisés par des naturalistes. Enfin, dans un mémoire de maîtrise, Pierre-Marc Brousseau inventoriait plusieurs centaines d’espèces de multiples ordres peu étudiés. À ce jour, 1541 espèces sont répertoriées. Les données de piégeage fournissent des estimations standardisées et des jalons temporels fiables pour mesurer la réponse des insectes aux changements environnementaux. Le déclin des insectes, rapporté ailleurs sur la planète, semble être observé aussi sur l’île d’Anticosti. L’endroit offre un contexte idéal pour un réseau de surveillance de la biodiversité et l’étude du rôle du changement climatique dans le déclin des insectes.

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)0,001
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 enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,170 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
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