Utilisation des aménagements agroforestiers linéaires par les mammifères en milieu agricole intensif
Notice bibliographique
Résumé
L'intensification agricole entraîne une vaste perte d'habitat et de connectivité du paysage. Les espèces subsistantes dans ces paysages dominés par l'agriculture utilisent souvent des éléments du paysage linéaires et minces, comme des haies brise-vent et des fossés végétalisés, en tant qu’habitat ou comme corridor de déplacement entre les parcelles d’habitat. Toutefois, la compréhension de l’utilisation de ces aménagements agroforestiers linéaires (AAL) par la faune est limitée et pourrait profiter de l’utilisation de données de télédétection à haute résolution, qui sont non biaisées, détaillées et reproductibles. Le but de cette étude est d’évaluer les caractéristiques qui affectent l’utilisation des AAL par les mammifères de moyenne et grande taille, avec des données in situ et de télédétection, dans un paysage dominé par l’agriculture dans le sud du Québec. Vingt-trois AAL ont été sélectionnés et caractérisés, à la fois par des relevés terrain et des analyses de télédétection (entre autres métriques LiDAR et indices de végétation). La fréquentation de chaque AAL par les mammifères a été mesurée à l'aide de pièges photographiques, de la fin du printemps au début de l'automne 2018. Nous avons obtenu 431 détections de mammifères, tous les AAL combinés. Parmi ces détections, sept espèces ont été répertoriées, toutes opportunistes et bien adaptées au milieu agricole. Nos résultats démontrent qu’il y a des différences significatives dans l'utilisation des AAL par les mammifères, liées à l'influence unique de l’assemblage des caractéristiques considérés. Une dizaine de modèles de régression ont été testés et le modèle retenu basé sur l'AICc comprend plusieurs caractéristiques, tant locales que du paysage. Les coefficients de ce modèle indiquent une relation positive entre l’utilisation des AAL par les mammifères et leur longueur, le couvert arborescent et la quantité d’habitat environnant, alors que cette relation est négative avec la largeur et les perturbations anthropiques. Les données dérivées de télédétection ont contribué à ce modèle final, rappelant leur utilité dans les études sur les habitats fauniques. Ces résultats indiquent que de nombreux facteurs semblent influencer l’utilisation des AAL dans le sud du Québec, que ce soit comme corridor ou comme habitat pour les mammifères. Les informations fournies par cette étude ont généré des suggestions pour une gestion favorable des AAL et la conservation de la faune sauvage en milieu agricole.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».