Abondance de l’épervier brun en migration automnale : relations avec l’oscillation nord-atlantique et l’abondance de ses proies
Bibliographic record
Abstract
La forêt boréale se caractérise par une diversité de cycles de productivité qui affectent les chaînes trophiques, lesquelles sont en partie affectées par le climat. Nous avons analysé les données de l’Observatoire d’oiseaux de Tadoussac pour l’épervier brun (Accipiter striatus) entre 1996 et 2010 en lien avec l’indice climatique de l’Oscillation nord-atlantique (ONA), les précipitations estivales et l’abondance de proies potentielles. À l’automne, les éperviers bruns juvéniles ont migré plus tôt que les adultes et les déplacements des 2 groupes ne se sont pas chevauchés. L’abondance automnale de l’épervier brun, principalement celle des juvéniles, était positivement corrélée avec l’indice climatique de l’ONA de l’hiver précédent, et négativement avec les précipitions des mois de juin et juillet, lesquelles sont reliées à l’indice de l’ONA. De plus, nos résultats ont révélé des corrélations positives entre l’abondance de l’épervier brun lors de la migration d’automne et l’abondance de proies potentielles en période estivale, principalement celle de la grive à dos olive (Catharus ustulatus) et du junco ardoisé (Junco hyemalis). La corrélation positive entre l’abondance d’éperviers bruns et l’ONA de l’hiver précédent suggère que le climat influence probablement la dynamique de population de l’espèce. Les hivers doux et enneigés sont souvent suivis d’un été pluvieux, qui se caractérise par une production moindre de jeunes éperviers. Cela semble lié à la disponibilité de proies pour les éperviers adultes puisque les proies principales sont également moins nombreuses lors d’étés avec une pluviosité supérieure à la normale.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".