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Enregistrement W7162034235 · doi:10.82308/15681

Chipping in: variation in functional diversity of the North American Beaver (Castor canadensis) during distribution range expansion.

2022· dissertation· en· W7162034235 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan Diamond

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental factorCastor canadensisPopulation structureAnimal ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suite au réchauffement climatique, de nombreuses espèces déplacent leur répartition vers les pôles, ce qui entraîne l'introduction de nouvelles espèces dans les écosystèmes nordiques. Dans la toundra, les arbustes ligneux sont devenus plus abondants et robustes, les plans d'eau sont passés d'un régime de glace fixe à un régime de glace flottante, et la fonte du pergélisol a modifié la topographie et l'hydrologie, facilitant le développement des étangs. Par conséquent, les populations de castor du Canada (Castor canadensis) ont commencé à s’établir dans l'écosystème de la toundra "verte". En tant que rongeur spécialisé qui modifie les écosystèmes en se nourrissant de végétation ligneuse et construisant des barrages, il est important de comprendre les prédicteurs d’établissement de populations arctiques de castors afin d'informer les pratiques de conservation et de gestion de la faune. Dans cette thèse, j'ai revu l’état des connaissances actuelle sur les facteurs climatiques, environnementaux, et de végétation qui influencent l'abondance, l'établissement, la sélection de l'habitat, et le comportement de recherche de nourriture du castor dans la littérature. Cette revue a mis en évidence que la composition et les traits de la végétation, tels que la taille et l'abondance des tiges, sont considérés comme des variables indicatrices de l'abondance des castors, tandis que le climat, l'environnement et la géomorphologie sont liés au potentiel d'établissement dans un habitat. En outre, les besoins des castors évoluent au fil du temps, car les rongeurs modifient significativement leur habitat et la structure des forêts. Par conséquent, il est important de prendre en compte les qualités de l'habitat avant et après l’établissement d’une colonie pour mieux comprendre les facteurs de sélection de l'habitat et d'abondance du castor. Ensuite, j'ai déterminé comment ces facteurs environnementaux affectent l'adaptation fonctionnelle des castors au Canada. En utilisant la méthode de morphométrie géométrique, j'ai testé l'hypothèse selon laquelle les crânes de castors sont adaptés localement à leur environnement en établissant un lien entre les facteurs environnementaux et les traits fonctionnels des crânes de castor. J'ai démontré que la morphologie fonctionnelle du castor est significativement associée aux variables de végétation et du climat. Plus précisément, les changements fonctionnels dans les régions masticatrice du crâne sont liés aux variations de la couverture forestière, de l'écozone et du climat, ce qui suggère que le castor est adapté localement à son habitat par le biais d'une recherche sélective de nourriture. Ces résultats permettent de mieux comprendre le potentiel d'adaptation des castors dans la toundra afin de mieux prédire les futurs changements d'aire de répartition et de fournir des informations pour les futures pratiques de gestion de cette 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)0,000
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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,171 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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