Mise en place d’un inventaire spécifique du hibou des marais pour le Québec
Bibliographic record
Abstract
Les populations nord-américaines du hibou des marais ( Asio flammeus ) sont en déclin depuis les années 1970 et le statut de l’espèce préoccupe plusieurs administrations. Les inventaires traditionnels représentent mal les patrons d’abondance de cette espèce, à cause de son comportement nomade. L’objectif de l’étude était de développer et de mettre en place un programme d’inventaire spécifique à l’espèce afin de documenter sa présence sur le territoire. Au Québec, le Saguenay–Lac-Saint-Jean semble être une région propice à la nidification de l’espèce. Nous avons sélectionné les sites d’observation en combinant les observations historiques avec les données sur les cultures fourragères. Nous avons réalisé 2 phases d’inventaire par site, de 3 visites chacune. En 2012, 7 des 8 sites étaient occupés durant la phase de migration et de formation des couples, contre 3 sur 9 l’année suivante. Durant la phase de nidification, 3 sites sur 8 étaient occupés en 2012 et 1 des 9 sites l’était en 2013. Nos résultats indiquent que la méthodologie permet de maximiser la détection de l’espèce. Deux visites par phase semblent toutefois suffisantes pour détecter la présence de l’espèce dans 1 site. Enfin, par l’intermédiaire de ce projet, les ornithologues amateurs et les agriculteurs contribuent à la préservation de l’espèce.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".