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Déterminants de la survie et de la dispersion de reproduction par une approche capture-marquage-recapture chez l'Hirondelle bicolore au Québec

2015· dissertation· W7147649422 sur OpenAlexaboutno aff
Paméla Lagrange

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish <Actinopterygii>Animal ecologyReproductionDevelopmental stage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En Amérique du Nord, la superficie des monocultures utilisatrices d'intrants tels que des fertilisants et des pesticides couvre aujourd'hui 85% des surfaces agricoles et autant de pâturages ont disparu en 20 ans afin de répondre aux besoins de l'homme. Ces changements d'usage des terres ont profondément transformé le paysage et altéré la biodiversité des agro-écosystèmes. Parmi les espèces d'oiseaux champêtres, les insectivores aériens tel l'Hirondelle bicolore, Tachycineta bicolor, ici étudiée, présente un fort taux de déclin des effectifs, reflétant probablement une dégradation des agro-écosystèmes. Les mécanismes biologiques à l'origine de ce déclin sont encore méconnus ainsi que les patrons de dispersion chez les passereaux migrateurs. Le présent travail vise à étudier les effets environnementaux sur les traits individuels (survie et succès reproducteur) et la dispersion de reproduction (probabilité de disperser et taux d'occupation des sites de reproduction) chez l'Hirondelle bicolore. Pour ce faire, 2200 reproducteurs et 8000 oisillons ont été bagués entre 2004 et 2013 et suivis en reproduction pendant 10 ans sur une aire d'étude au Sud du Québec, laquelle est composée de 40 sites et couvre une mosaïque de paysages agricoles hétérogènes. Le développement d'un nouveau modèle de capture-marquage-recapture, flexible d'utilisation, a permis de réduire les biais d'estimation des probabilités de survie et de dispersion de l'espèce. Cette approche a permis de tester l'effet de plusieurs variables en lien avec la qualité de l'habitat, l'information publique et les caractéristiques individuelles sur la variabilité des paramètres de dispersion, de survie et de succès reproducteur au niveau individuel. Les milieux cultivés intensivement associés à la présence du Moineau domestique, Passer domesticus, un compétiteur pour les cavités de reproduction, diminuent jusqu'à 19% la survie des mâles. Les femelles sont quant à elles affectées par le coût de la reproduction, qui est d'autant plus grand en milieu intensif qu'il y a présence de moineaux et une disponibilité moindre en ressources alimentaires. Pour autant, la décision de disperser n'est pas affectée par les conditions environnementales que ce soit par la présence de compétiteurs ou la qualité du milieu, et ne dépasse pas les 4% chez les mâles. Les femelles dispersant jusqu'à 14 fois plus s'appuient sur leur expérience personnelle pour décider de disperser. Un échec de reproduction augmente jusqu'à 7 fois la probabilité de disperser et pour la première fois chez une espèce à courte durée de vie, nous montrons que la probabilité de disperser est augmentée l'année suivant une première dispersion. Ces patrons de dispersion sont stables dans le temps. La dispersion apparait donc comme un processus coûteux, comparé à la fidélité au site, qui apparaît comme un phénotype minoritaire dans la population. Elle répond à des conditions défavorables de reproduction. Enfin, ce travail montre l'utilisation de l'information publique (densité en partenaires, productivité en jeunes l'année précédente) dans la décision de s'établir sur un site et ce, une fois que la décision de disperser est amorcée. La présence de moineaux et la proportion de cultures intensives dans un rayon proche participent également à la sélection d'un site. D'après mes résultats, le milieu intensif contribuerait au déclin de l'Hirondelle bicolore.

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)0,001
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,303 · 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
Publié2015
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