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Record W1574816914

Effets d'une forte variation de conditions environnementales sur le comportement de dispersion et la structure génétique spatiale d'une population de rongeur solitaire, le tamia rayé (Tamias striatus)

2012· article· fr· W1574816914 on OpenAlexfundno aff
Gabrielle Dubuc‐Messier

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAnimal Behavior and Reproduction
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
KeywordsForestryGeographyHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La dispersion des individus relie les populations animales entre elles. C'est pourquoi il est important de bien connaître les facteurs qui déterminent la distance parcourue par les animaux lors de leur dispersion. La structure génétique spatiale d'une population nous donne des indications sur la distance parcourue par les individus, elle est le reflet de la répartition spatiale des individus avec différents degrés d'apparentement. En étudiant la structure génétique spatiale d'une population sous différentes conditions environnementales, nous pouvons identifier les facteurs qui ont joué un rôle dans l'évolution du comportement de dispersion d'une espèce. L'objectif de ce mémoire est de déterminer si de fortes variations de conditions environnementales peuvent influencer la répartition spatiale des individus apparentés chez une espèce solitaire. Nous avons étudié une population sauvage de tamias rayés (Tamias triatus), un petit rongeur solitaire de l'Amérique du Nord, pendant six années consécutives. Durant ces six années, la population a connu de grandes variations de conditions environnementales. En effet, les jeunes tamias peuvent se disperser lorsqu'il y a une grande production de graines ou bien lorsqu'il n'y a peu de graines produites. Les jeunes se dispersent au printemps ou à l'automne selon la saison de reproduction. Les jeunes qui se dispersent au printemps ne font pas face aux mêmes conditions environnementales que les jeunes qui se dispersent à l'automne. De plus, l'effectif de la population a beaucoup varié selon les saisons et les années de l'étude. Nous avons étudié l'impact de ces conditions sur la distance de dispersion parcourue par les jeunes et sur la structure génétique spatiale de la population à une échelle très fine (25ha). Notre étude révèle certains effets de la variation des conditions environnementales sur le patron de dispersion des jeunes et suggèrent que la structure génétique spatiale d'une espèce solitaire peut être flexible et varier selon les conditions environnementales. De plus, nos résultats suggèrent que la structure génétique spatiale des femelles varie selon les conditions environnementales, alors que ce n'est pas le cas pour les mâles. Peu d'études ont trouvé une telle variation chez une espèce solitaire et à une échelle spatiale aussi fine. Les résultats de cette étude ont des implications importantes pour notre compréhension des facteurs qui régissent les patrons de dispersion, la structure génétique et la structure sociale des animaux et nous permettent de mieux cerner les causes évolutives à l'origine du comportement de dispersion. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : variabilité environnementale, structure génétique spatiale, dispersion juvénile, Tamias striatus

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.193
Teacher spread0.186 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
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