Importance de l'imagerie spatiale à haute résolution pour la détection de l'effet de lisière en hiver
Notice bibliographique
Résumé
En plus de leur taille, la configuration des coupes forestières influence la quantité de lisières dans un paysage. La martre d'Amérique est considérée sensible aux opérations forestières puisqu'elle évite les milieux ouverts comme les coupes forestières. Il n'est pas clair comment la martre réagit aux lisières des milieux ouverts. Celles-ci peuvent offrir des proies mais également exposer les martres à leurs prédateurs et aux intempéries. Nous avons analysé l'effet de ces lisières sur la répartition spatiale des mammifères en hiver, avec une attention particulière à la martre d'Amérique. Nous avons également comparé les résultats basés sur des images LiDAR de 2011 et 2016 et sur la couche thématique écoforestière du gouvernement du Québec afin de déterminer l'effet de la résolution spatiale sur la mesure des effets de lisière. Nous avons géolocalisé des pistes de martres et d'autres mammifères à la forêt Montmorency, le long de transects répartis systématiquement, entre 2009 et 2018. Nous avons comparé les distances des pistes et de points de référence disposés sur les transects aux lisières avec des modèles linéaires généralisés. Les pistes de martres se retrouvaient davantage éloignées des lisières d'ouvertures forestières que les points de référence, tout comme les espèces qu'elle consomme. Avec les images LiDAR, la distance des pistes de martres aux lisières de chemins, de rivières et de lacs ne se distinguait pas de celle des points de référence. Avec la couche thématique écoforestière, nous n'avons trouvé aucune influence des lisières forestières, suggérant qu'une délimitation précise des lisières est nécessaire pour en mesurer l'effet. L'évitement des lisières LiDAR était obtenu en n'appliquant aucune taille minimale aux ouvertures utilisées pour leur délimitation. La taille des coupes n'aurait donc pas d'influence sur l'évitement des lisières. Nous concluons qu'une configuration spatiale réduisant la quantité de lisières augmenterait la superficie d'habitat de la martre dans la sapinière à bouleau blanc de l'Est.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».