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Enregistrement W7010406650

Influence multi-échelles de l'habitat sur la répartition des lemmings dans le Haut Arctique canadien

2022· other· fr· W7010406650 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental factorDistribution (mathematics)Animal ecology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De nombreux petits mammifères occupent une place centrale dans le réseau alimentaire de plusieurs écosystèmes dans le monde et l'Arctique ne fait pas exception. En exerçant une forte influence sur ses prédateurs et autres proies, les lemmings jouent un rôle clé dans le réseau alimentaire de la toundra arctique. Ainsi, la distribution spatiale des lemmings peut affecter la survie et le comportement de plusieurs espèces de ce réseau alimentaire. Cependant, on sait peu de choses sur les facteurs qui influencent la répartition spatiale des lemmings dans la toundra. Le but de ce projet était de caractériser l'influence de l'habitat sur la répartition des lemmings bruns (Lemmus trimucronatus) et des lemmings variables (Dicrostonyx groenlandicus) sur l'île Bylot dans le Haut-Arctique canadien à différentes échelles spatiales, allant de quelques dizaines de mètres à plusieurs dizaines de kilomètres. Le premier objectif était de déterminer l'influence des éléments biotiques et abiotiques sur l'utilisation de l'espace à l'échelle du domaine vital des lemmings bruns en été. Pour ce faire, nous avons déterminé comment les facteurs biotiques (i.e. végétation, prédation) et abiotiques (i.e. microtopographie, hydrologie) influençaient les variations spatiales des densités de lemmings bruns. Ceci a été réalisé à l'aide de captures multiples d'individus à l'intérieur de deux grilles de trappage de 11 ha. Nos résultats montrent que l'hydrologie, la prédation et l'approvisionnement en nourriture influencent la répartition des lemmings bruns à l'intérieur de leur domaine vital. Puisque l'hydrologie peut avoir des répercussions sur les risques de prédation et l'approvisionnement en nourriture, son rôle est majeur dans la répartition des lemmings bruns à fine échelle spatiale. Le deuxième objectif était de comprendre comment la répartition des populations des deux espèces varie en fonction de l'habitat à l'échelle du paysage. Nous avons également évalué la synchronie (ou asynchronie) spatiale des cycles de population à cette échelle en tenant compte de l'hétérogénéité de l'habitat. L'abondance de chaque espèce a été déterminée par la densité des nids d'hiver sur cinq sites s'étalant sur une distance de 50 kilomètres. Nous avons ensuite étudié l'influence des variables abiotiques (i.e. la propension du sol au creusage, la couverture de sable) et biotiques (i.e. les types de végétation, la couverture de matière organique) sur l'abondance de chaque espèce selon les sites. Nous avons trouvé une synchronie spatiale dans l'abondance des populations de lemmings variables à l'échelle de ~50 km, mais pas chez les lemmings bruns. Les types de communautés végétales selon un gradient hydrologique et la dureté du sol étaient les caractéristiques de l'habitat les plus influentes pour les deux espèces, les lemmings variables étant positivement liés à ces caractéristiques, alors que l'inverse a été observé pour les lemmings bruns. Ce projet met en évidence l'effet hiérarchique de différentes composantes de l'habitat, selon l'échelle spatiale, sur la répartition des lemmings dans la toundra. Nous avons ainsi démontré que les facteurs qui influencent la répartition des lemmings pouvaient varier entre les échelles du domaine vital de l'individu et du paysage et aussi de façon saisonnière, et que des variables d'habitat pouvaient affecter la synchronie spatiale dans les fluctuations de population d'une espèce.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,175 · 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
Publié2022
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