Couplage du logiciel de modélisation de l’habitat MaxEnt à des simulations du couvert nival pour l’amélioration de la prédiction de présence du caribou de Peary
Notice bibliographique
Résumé
Les changements climatiques en Arctique sont actuellement les plus rapides à l’échelle planétaire. Le réchauffement de l’air induit des variations importantes à plusieurs niveaux, comme des évènements de pluie-sur-neige (PSN) de plus en plus fréquents en Arctique. Les PSN ont des impacts très variés, notamment au niveau de la faune, avec la création de croutes de glace suivant le retour des températures froides après l’épisode de PSN. La végétation, enclavée sous la couche de glace au sol, devient difficile d’accès, voire inaccessible pour les herbivores souvent pour de longues périodes et sur de grands territoires pouvant entrainer des épisodes de mort massive. Beaucoup de ces épisodes sont documentés, notamment chez le caribou de Peary (Rangifer tarandus pearyi) dans l’Archipel Arctique Canadien. Les contraintes d’accessibilité aux ressources alimentaires ont le potentiel de limiter leur croissance et leur survie, dans un contexte où les phénomènes de PSN, tout comme les couches de neige à haute densité, peuvent en restreindre grandement l’accessibilité. Plusieurs études ont créé des modèles de prédiction de l’habitat du caribou, mais jamais en intégrant une modélisation spatiale de la neige. L’objectif de cette étude est de développer et valider un Système d’Informations Géographiques (SIG) de modélisation à haute résolution spatiale des propriétés nivales affectant l’accès à la nourriture pour le caribou de Peary en utilisant le logiciel MaxEnt. Les résultats présentés dans ce mémoire montrent principalement que la neige, spécifiquement l’épaisseur et la densité de celles-ci, sont des variables qui influencent le choix d’habitat du caribou de Peary dans chacune des saisons biologiques. Les modèles développés montrent que la modélisation de la neige par le modèle SNOWPACK est un outil utile à l’étude de l’écologie du caribou de Peary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».