Diversité, abondance et répartition des oiseaux aquatiques hivernant dans les eaux côtières et pélagiques du Parc marin Saguenay–Saint-Laurent
Bibliographic record
Abstract
Le parc marin Saguenay–Saint-Laurent (PMSSL) est situé dans l’une des zones les plus productives de l’estuaire du Saint-Laurent et supporte des nombres importants d’oiseaux aquatiques à l’année longue. Malgré ce fait, aucune étude détaillée n’a encore été faite sur l’utilisation des habitats côtiers de cette région par l’avifaune en hiver. Pour combler cette lacune, des inventaires aériens et terrestres ont été effectués pour mieux quantifier la répartition, l’abondance et le comportement des oiseaux aquatiques hivernant dans le PMSSL. Les résultats confirment l’importance du PMSSL pour les oiseaux aquatiques hivernant dans l’estuaire du Saint-Laurent et indiquent aussi que les oiseaux se déplacent à l’intérieur du PMSSL en fonction des marées, de l’état des glaces et des vents. Les espèces de canards les plus abondantes incluent le Harelde kakawi ( Clangula hyemalis ), le Harle huppé ( Mergus serrator ), le Garrot à oeil d’or ( Bucephala clangula ), le Garrot d’Islande ( B. islandica ) et le Canard noir ( Anas rubripes ). Quatre espèces de goélands s’y retrouvent en abondance, soit le Goéland arctique ( Larus glaucoides ), bourgmestre ( L. hyperboreus ), argenté ( L. argentatus ) et marin ( L. marinus ). On note aussi la présence de Guillemots à miroir ( Cepphus grylle ) en milieu pélagique, de Bécasseaux violets ( Calidris maritima ) sur les îles et îlots du large et de quelques Petits Garrots ( Bucephala albeola ). Les données des recensements d’oiseaux de Noël suggèrent une augmentation des effectifs de Canards noirs, Canards colverts ( Anas plathyrynchos ), Garrots d’Islande et Harles huppés. Par contre, on a observé un nombre inférieur de Hareldes kakawis ces dernières années.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".