Les variations spatiales de l'effort d'approvisionnement du bison des plaines soumis à la prédation par le loup gris : mémoire
Bibliographic record
Abstract
Cette étude visait à expliquer les variations spatiales de l'effort d'approvisionnement du bison des plaines. J’ai caractérisé les cratères d'alimentation des bisons dans la neige et j’ai suivi des bisons et des loups munis de colliers émetteurs en hiver. Les bisons s’alimentaient davantage dans les prés où le couvert de neige était mince et peu dense, de même que dans les parcelles les plus profitables (énergie digestible/temps de manipulation) du paysage. La cooccurrence spatiale entre les loups et les bisons indique que le prédateur gagne le jeu spatial. Aussi, les bisons laissaient plus de végétation hautement profitable dans les grands prés que dans les petits, une décision concordant avec la notion que les bisons se déplacent fréquemment afin d'éviter que les prédateurs connaissent leurs localisations. L'étude de l'approvisionnement du bison dans son milieu naturel révèle comment des patrons spatiaux d'herbivorie émergent dans un paysage caractérisé par plusieurs niveaux d’hétérogénéité.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".