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Enregistrement W6991762248

Influence du paysage agricole sur le succès reproducteur de l'hirondelle bicolore (Tachycineta bicolor)

2007· other· fr· W6991762248 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2007
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationCoastal zoneFood supply
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avec la nécessité de fournir une population humaine sans cesse croissante en nourriture, l'agriculture moderne ne ressemble plus que de très loin à ce qu'elle était voici quelques décennies. Des objectifs de production toujours plus élevés ont ainsi conduit à une intensification drastique des pratiques agricoles, entraînant une modification de la structure du paysage. Cette transformation implique toute une série de conséquences négatives pour les populations d'oiseaux champêtres et principalement une perte d'habitat, une homogénéisation du paysage et une diminution de l'abondance de nourriture. Plusieurs études ont ainsi montré que l'intensification des pratiques agricoles diminue la richesse spécifique et l'abondance des oiseaux et altère leur succès reproducteur. Cependant ces études ont seulement dégagé des tendances populationnelles et aucune n'a quantifié les variations du succès reproducteur au niveau de l'individu en fonction d'un gradient d'intensification agricole sur plusieurs échelles spatiales. Nous avons quantifié différents aspects du succès reproducteur de l'Hirondelle bicolore Tachycineta bicolor en fonction d'un gradient d'intensification agricole à sept échelles spatiales (1, 2, 3, 4, 5, 10 et 20 km) sur un territoire de 10,200 km 2 au Sud du Québec, Canada. Nos résultats montrent que la probabilité d'occupation d'un nichoir par un couple d'hirondelle [i.e. hirondelles] diminue avec la superficie de cultures intensives (maïs, soya) et que la compétition interspécifique est également un facteur limitant. La reproduction de l'hirondelle dépend aussi de l'intensification de l'agriculture. Ainsi les hirondelles pondent moins d'oeufs lorsque la proportion de cultures intensives augmente dans le paysage, probablement à cause de la disponibilité moindre en nourriture. De même 5 oisillons en moyenne s'envolent là où la proportion de cultures extensives (prairies et pâturages) atteint 44% à 5 km alors que seuls 2 oisillons s'envolent là où cette proportion atteint 10%. La probabilité que les oisillons s'envolent dans une couvée augmente aussi avec la proportion de cultures extensives. L'importance de l'effet des cultures extensives sur le nombre d'oisillons envolés et la probabilité d'envol varie avec l'échelle, indiquant que les hirondelles réagissent de manière non-linéaire à un gradient spatial du paysage. Les résultats ont permis d'établir que la structure du paysage agricole influence le succès reproducteur des Hirondelle [i.e. Hirondelles] bicolores.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
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