Long-term study of the tundra food web at a hotspot of Arctic biodiversity, the Bylot Island Field Station
Notice bibliographique
Résumé
We present the history of research activities at the Bylot Island Field Station of the Centre d’études nordiques, a hotspot of biodiversity in the Canadian Arctic. Intensive wildlife studies started at the station in the late 1980s, initially focussing on greater snow goose ecology and its impacts on the tundra vegetation. Since then, studies have expanded to encompass the whole vertebrate food web and have become one of the most comprehensive ecological monitoring programs in the Canadian Arctic. The main vertebrate species monitored include snow geese, lemmings, shorebirds, avian predators, buntings, and Arctic foxes. Over time, we recorded 66 bird and 10 mammal species, including 51 confirmed breeders. Contributions of the program to the field of ecology are numerous, but our demonstration of the dominant role played by predator–prey interactions in the Arctic food web is especially significant for the understanding of direct and indirect trophic interactions. Our studies provided essential information for management decisions taken to control the overabundant greater snow goose population and supported international efforts to assess the state of Arctic biodiversity. Future directions will reflect the need to deepen our understanding of trophic interactions and the effects of climate change using innovative advanced technologies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».