Effets de la densité de population sur le comportement d'approvisionnement et le budget d'activité du cerf de Virgine (Odocoileus virginianus) à l'Île d'Anticosti
Bibliographic record
Abstract
Nous avons étudié l’influence de la densité de population sur les déplacements, le budget d’activité et l’utilisation de l’espace chez le cerf de Virginie en densités contrôlées expérimentalement. Les déplacements et le budget d’activité étaient peu influencés par la densité. Dans les densités contrôlées, les cerfs réduisaient leur activité avec l’augmentation de biomasse de la végétation durant la saison ou selon le nombre d’années après coupe. En densité naturelle, les cerfs passaient moins de temps en activité au début de l’été lorsque la végétation était moins abondante. À haute densité, les cerfs ne recherchaient pas les zones de couvert plus dense contrairement à ce qui se passait pour les cerfs à faible densité. Si la quantité de végétation diminue avec l’augmentation de la densité de cerfs, nous prédisons que les cerfs s’adapteront en augmentant leur temps d’alimentation ou, lorsque la végétation sera fortement réduite, ils augmenteront leur temps de rumination et délaisseront les milieux sous couvert.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".