Estimation des densités d'ours noirs par CMR et génotypage des poils : améliorations et perspectives liées au suivi télémétrique GPS
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ : La gestion de l'ours noir au Québec est basée sur des modèles de simulation offrant moins de précision que des inventaires. L'objectif principal de ce projet était d'améliorer la méthode d'inventaire des populations d'ours noirs basée sur la reconnaissance individuelle par l'analyse génétique de poils. Plus précisément, nous voulions évaluer le respect de la prémisse d'équiprobabilité de capture entre les individus et étudier les facteurs spatiotemporels influençant l'utilisation d'une station de collecte de poils par les ours tels que la date de son installation, la période de l'été et les caractéristiques de l'habitat entourant la station. Pour ce faire, nous avons simultanément récolté des poils d'ours et réalisé un suivi télémétrique GPS d'individus au nord-est du Saguenay-Lac-St-Jean à l'été 2011. L'inventaire nous a permis d'estimer la densité d'ours noirs à 2,56 individus/10 km2 (IC95 % : 1,53 - 4,26) dans l'aire d'étude. Le modèle le plus parcimonieux indique que la probabilité de capture a varié dans le temps et était hétérogène entre les individus, et que l'étendue spatiale sur laquelle la probabilité de capture diminuait était également hétérogène entre les individus. Nos résultats suggèrent que tous les ours sélectionnaient les stations, peu importe leurs caractéristiques individuelles. La probabilité d'utilisation des stations augmentait avec le temps écoulé depuis leur installation et ces dernières étaient davantage utilisées durant la période de forte abondance en petits fruits. Ces résultats pourraient être liés à l'augmentation des taux de déplacement observée durant cette période. La probabilité d'utilisation des stations se stabilisait toutefois à partir de 39,7 jours suivant leur installation. Aucune variable d'habitat en périphérie des stations n'était liée à leur probabilité d'utilisation. De nos résultats découlent certaines recommandations permettant d'améliorer ce type d'inventaire, notamment la réduction de la durée d'inventaire à un maximum de 6 semaines, le démarrage plus tardif de l'échantillonnage (-fin juillet -début août), l'augmentation de la densité des stations jusqu'à 1 station/10km2) et l'installation des stations à proximité des chemins. Nous jugeons cette méthode très prometteuse à condition de réduire au maximum les sources d'erreurs de génotypage. -- Mots clés : méthodes non invasives d'estimation d'abondance, ours noir, génotypage des poils, suivi télémétrique GPS, capture-marquage-recapture, analyse de sélection d'habitat, caractéristiques individuelles, équiprobabilité de capture, facteurs spatio-temporels, réponse comportementale. -- ABSTRACT : Management of black bear in the Province of Quebec is based on simulation models that give less accurate population estimates than field surveys. The main purpose of this project was to improve the black bear survey method based on individual identification by genotyping hair samples. We specifically evaluated the postulate of equiprobability of capture among individuals and examined the spatio-temporal factors influencing the use of a station by bears, such as the installation date, the period and the characteristics of the habitat surrounding the station. To do so, we simultaneously collected hairs at hair snag stations and conducted a GPS telemetry program in northeastern Saguenay-Lac-St-Jean in summer 2011. The survey allowed us to estimate black bear density to 2.56 individuals/10 km2 (95% CI: 1.53 - 4.26) in our study area. The most parsimonious model indicates that the probability of capture varied with time and that it was heterogeneous between individuals; the spatial extent on which the capture probability decreases was also heterogeneous between individuals. Our results demonstrated that bears selected baited stations, no matter their individual characteristics. The probability of a station being visited by a bear increased with the time elapse since its installation and was higher during the period when berries were abundant which couId be explained by the increased movement rates during that period. The probability of using a station stabilized 39.7 days after installation, and was not related to any specific habitat characteristics. Based on our results, we recommend to reduce survey duration to a maximum of 6 weeks, to begin sampling in late July or early August, to increase the hair snag station density up to 1 station/10 km2 and to install stations along roads. We believe that the method we propose is very promising, but specific attention should be devoted to minimise sources of genotyping errors. -- Keywords : non invasive survey methods, black bear, genotyping hair samples, GPS telemetry monitoring, capture-mark-recapture, resource selection function, individual characteristics, equiprobability of capture, spatio-temporal factors, behavioral response.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".