Influence du paysage sur une communauté de Strigidés en tenant compte de la probabilité de détection
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs études ont tenté de décrire l'influence de la 'structure du paysage sur la distribution des Strigidés. Certaines ont même essayé de quantifier l'impact de la perte et de la fragmentation d'habitas sur ces oiseaux. Cependant, la majorité de ces études n'ont pas tenu compte de la probabilité de détection imparfaite lors de l'échantillonnage, ni considéré que les interactions entre les différentes espèces pouvaient interférer avec cette distribution. Dans cette étude, je mesure l'influence de la structure du paysage sur la distribution du Grand-duc d'Amérique ( Bubo virginianus ), de la Chouette rayée (Strix varia ) et de la Petite Nyctale (Aegolius acadicus ) parmi 112 sites répartis à travers un large gradient « forêt-agriculture » dans le Sud du Québec. Je mesure également l'impact des interactions interspécifiques sur cette distribution. Afin de déterminer si la séquence d'enregistrements utilisée lors des recensements de Strigidés affecte la détection de ceux-ci, je compare les probabilités de détections obtenues dans les recensements où le chant d'une seule espèce est diffusé avec celles des recensements où le chant d'une espèce est diffusé suite celui d'un compétiteur ou d'un prédateur. Finalement, j'effectue deux versions des analyses afin de comparer les résultats obtenus à l'aide de simples régressions logistiques à ceux obtenus lorsque la probabilité de détection est considérée. Mes résultats indiquent que la probabilité d'occurrence du Grand-duc d'Amérique ne semble pas être affectée par la composition du paysage et que sa probabilité de détection n'est pas influencée par la séquence d'enregistrements utilisée lors de l'inventaire. Par ailleurs, la probabilité d'occurrence de la Chouette rayée et de la Petite Nyctale augmente avec le couvert forestier et, par le fait même, diminue avec le couvert agricole. La présence d'un prédateur ou d'un compétiteur dans le paysage ne semble pas influencer la distribution des Strigidés. Cependant, les chants du Grand-duc d'Amérique diminuent la détectabilité de la Chouette rayée. Bien que les chants du Grand-duc ne semblent pas affecter la détectabilité de la Petite Nyctale en tant que telle, la probabilité de détection de celle-ci est toutefois moins élevée lorsque le chant du Grand-duc d'Amérique est diffusé avant son propre chant. Finalement, j'obtiens des résultats différents en considérant la probabilité de détection ou non. Plus précisément, certaines variables avaient un effet significatif dans une seule version des analyses, ou encore la magnitude de l'effet était différente selon le type d'analyse utilisé. Ceci laisse sous entendre que plusieurs paramètres peuvent influencer la probabilité de détection des Strigidés et qu'elle devrait toujours être considérée dans les recensements de rapaces nocturnes.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».