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Record W2035684591 · doi:10.7202/1009106ar

Réactions comportementales de l’orignal à la présence d’un réseau routier dans un milieu forestier

2012· article· fr· W2035684591 on OpenAlexafffundvenue
Christian Dussault, Catherine Laurian, Jean‐Pierre Ouellet

Bibliographic record

VenueLe Naturaliste canadien · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicWildlife-Road Interactions and Conservation
Canadian institutionsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Université du Québec à Rimouski
FundersMinistère des TransportsUniversité du Québec à Rimouski
KeywordsHumanitiesGynecologyPolitical scienceArtMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les accidents routiers impliquant l’orignal engendrent des dégâts matériels coûteux et peuvent causer des pertes de vies humaines. Nous avons étudié le comportement de l’orignal près des routes afin de développer des mesures d’atténuation pour réduire le nombre d’accidents routiers avec cette espèce. Nous avons muni plusieurs orignaux de colliers GPS entre 2003 et 2006 dans le nord de la réserve faunique des Laurentides, où se trouvent deux routes principales asphaltées et un réseau de chemins forestiers. Les axes routiers, même les chemins forestiers où le trafic était faible, furent généralement évités par les orignaux. Nos résultats suggèrent que la fréquentation par l’orignal des abords de routes pavées s’explique par la présence de sodium dans les mares d’eau stagnante. Cependant, la fréquentation des routes par l’orignal n’a pas augmenté en période d’abondance d’insectes piqueurs. Les abords des routes asphaltées ont généralement été visités au printemps et en été, périodes durant lesquelles les besoins en sodium de l’orignal sont les plus élevés. La présence de mares salines en bordure des routes augmente le risque de collision avec un orignal. L’élimination de ces mares pourrait donc améliorer sensiblement la sécurité routière, mais l’efficacité de cette approche à long terme n’est pas connue.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.306
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.009
GPT teacher head0.232
Teacher spread0.223 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations2
Published2012
Admission routes3
Has abstractyes

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