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Record W2911620432

Plasticité comportementale de l’ours grizzli (Ursus arctos horribilis) dans un contexte de changements climatiques

2015· article· fr· W2911620432 on OpenAlexaboutno aff
Karine E. Pigeon

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeographyPhysics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’étude de la plasticité comportementale s’attarde aux réponses physiologiques et comportementales des individus face aux contraintes de leur environnement. Les changements climatiques modifient les conditions du milieu et ont le potentiel d’influencer les composantes biodémographiques des individus. L’étude des liens mécanistiques entre le comportement animal et les conditions du milieu est donc utile à la compréhension des impacts potentiels des changements climatiques sur les individus. Le premier volet de ma thèse s’attarde aux liens entre les conditions du milieu, le comportement d’hibernation et la sélection de tanière de l’ours grizzli, une espèce menacée en Alberta. Ce volet révèle que l’abondance de nourriture à l’automne ainsi que le statut reproducteur des individus sont liés aux variations observées dans les dates d’entrée en tanière tandis que les conditions météorologiques à large échelle et le statut reproducteur des individus expliquent bien les dates de sorties de tanières. Ce volet démontre aussi que les caractéristiques physiques des tanières ne diffèrent pas entre les sexes et que pour creuser leurs tanières, les mâles et les femelles sélectionnent des attributs du paysage similaire. À large échelle, l’ours grizzli évite les zones humides et choisi des peuplements de conifères en haute altitude associés à une grande disponibilité de nourriture de haute qualité au printemps. À l’échelle du domaine vital et à l’échelle locale, l’ours grizzli choisi des peuplements de conifères associés à un fort couvert latéral et vertical, à une faible disponibilité de nourriture de haute qualité à l’automne, à une forte abondance d’Hedysarum spp. ainsi qu’à une faible densité de routes. Le second volet s’attarde à la sélection de l’habitat et à la thermorégulation durant la période active et mets en évidence les contraintes thermiques associées à une augmentation de la température ambiante sur les patrons de sélection de l’habitat. La sélection de l’habitat de l’ours grizzli selon les saisons et durant la journée dépendait de la température ambiante et ce, davantage pour les mâles que pour les femelles. Plus la température ambiante était élevée, plus la sélection de peuplements ouverts qui abondent en nourriture de haute qualité augmentait durant les périodes les plus fraîches de la journée et plus la sélection de ces mêmes peuplements diminuait durant les périodes les plus chaudes de la journée. Ma thèse approfondie les connaissances concernant les facteurs intrinsèques et extrinsèques influençant le comportement d’hibernation et met en évidence l’influence de la thermorégulation sur la sélection de l’habitat chez l’ours. Mes résultats contribuent à une meilleure compréhension des facteurs déterminant la distribution des individus et améliore notre capacité à prédire l’effet des changements climatiques globaux sur les grands mammifères.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.086
Threshold uncertainty score0.172

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.028
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.260 · 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 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

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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