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Record W2895450967

Dynamique d'une population faunique en expansion sous différents scénarios climatiques : le dindon sauvage (Meleagris gallopavo)

2016· article· fr· W2895450967 on OpenAlexfundno aff
Maxime Lavoie

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicMarine and fisheries research
Canadian institutionsnot available
FundersFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère des Forêts, de la Faune et des ParcsUniversité LavalU.S. Department of Energy
KeywordsMeleagris gallopavoForestryGeographyBiologyAnimal science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les changements climatiques récents ont mené à l’expansion de la répartition de plusieurs espèces méridionales, mais ont aussi causé l’extinction locale d’espèces se retrouvant à la limite de leur tolérance environnementale. Ces populations en expansion peuvent favoriser différentes stratégies d’histoire de vie en répondant à différents facteurs limitants. Dans cette thèse, je vise à déterminer et quantifier l’effet du climat et des évènements extrêmes sur le cycle de vie complet d’une espèce en expansion (le dindon sauvage) pour comprendre les changements au niveau populationnel ainsi que les mécanismes impliqués dans l’expansion de la distribution d’une espèce. J’ai défini les évènements extrêmes de pluie, d’épaisseur de neige au sol et de température, comme un évènement dont la fréquence est plus rare que le 10e et 90e percentile. En utilisant l’approche « Measure-Understand-Predict » (MUP), j’ai tout d’abord suivi trois populations le long d’un gradient latitudinal de sévérité hivernale pour mesurer l’effet de variables météorologiques sur la dynamique des populations. La survie des dindons sauvages diminuait drastiquement lorsque l’accumulation de neige au sol dépassait 30 cm pour une période de 10 jours et diminuait également avec la température. Au printemps, la persistance de la neige affectait négativement le taux d’initiation de la nidification et l’augmentation de la pluie diminuait la survie des nids. Dans une deuxième étape, j’ai examiné l’impact des évènements climatiques extrêmes et des processus démographiques impliqués dans l’expansion du dindon, liés à la théorie des histoires de vie pour comprendre la relation entre la dynamique de ces populations en expansions avec le climat. J’ai démontré que la fréquence des évènements extrêmes hivernaux et, d’une façon moins importante, les évènements extrêmes estivaux limitaient l’expansion nordique des dindons sauvages. J’ai appuyé, à l’aide de données empiriques et de modélisation, les hypothèses de la théorie classique des invasions biologiques en montrant que les populations en établissement priorisaient les paramètres reproducteurs tandis que la survie adulte était le paramètre démographique affectant le plus la dynamique des populations bien établies. De plus, les populations les plus au nord étaient composées d’individus plus jeunes ayant une espérance de vie plus faible, mais avaient un potentiel d’accroissement plus élevé que les populations établies, comme le suggère cette théorie. Finalement, j’ai projeté l’impact de la récolte sur la dynamique des populations de même que le taux de croissance de cette espèce en utilisant les conditions climatiques futures projetées par les modèles de l’IPCC. Les populations en établissement avaient un taux de récolte potentiel plus élevé, mais la proportion de mâles adultes, possédant des caractéristiques recherchées par les chasseurs, diminuait plus rapidement que dans les populations établies. Dans le futur, la fréquence des évènements extrêmes de pluie devrait augmenter tandis que la fréquence des évènements extrêmes de température hivernale et d’accumulation de neige au sol devraient diminuer après 2060, limitant probablement l’expansion nordique du dindon sauvage jusqu’en 2100. Cette thèse améliore notre compréhension des effets météorologiques et du climat sur l’expansion de la répartition des espèces ainsi que les mécanismes démographiques impliqués, et nous a permis de prédire la probabilité de l’expansion nordique de la répartition du dindon sauvage en réponse aux changements climatiques.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.037
Threshold uncertainty score0.073

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
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 head0.010
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.234 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
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

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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