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Record W4365397695 · doi:10.7202/1098174ar

Bilan des inventaires d’insectes réalisés sur l’île d’Anticosti depuis 150 ans : une biodiversité riche, mais en déclin

2023· article· fr· W4365397695 on OpenAlexaffvenueabout
Christian Hébert

Bibliographic record

VenueLe Naturaliste canadien · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPlant and animal studies
Canadian institutionsCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des Laurentides
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Malgré son isolement, l’île d’Anticosti a fait l’objet d’importants inventaires entomologiques depuis 150 ans. D’abord, le naturaliste William Couper a inventorié l’île en 1872. En 1904, le médecin et naturaliste Joseph Schmitt rapportait 161 espèces d’insectes dans Monographie de l’île d’Anticosti (golfe Saint-Laurent). Dans les années 1970, les travaux de Luc Jobin sur l’épidémie d’arpenteuse de la pruche facilitaient l’accès à l’île et des naturalistes ou des étudiants inventoriaient les coléoptères, les odonates et les orthoptères. Après le Sommet de la Terre en 1992, l’entomofaune de l’île d’Anticosti a été inventoriée par le Service canadien des forêts, en utilisant différents pièges, et d’autres inventaires d’odonates ont été réalisés par des naturalistes. Enfin, dans un mémoire de maîtrise, Pierre-Marc Brousseau inventoriait plusieurs centaines d’espèces de multiples ordres peu étudiés. À ce jour, 1541 espèces sont répertoriées. Les données de piégeage fournissent des estimations standardisées et des jalons temporels fiables pour mesurer la réponse des insectes aux changements environnementaux. Le déclin des insectes, rapporté ailleurs sur la planète, semble être observé aussi sur l’île d’Anticosti. L’endroit offre un contexte idéal pour un réseau de surveillance de la biodiversité et l’étude du rôle du changement climatique dans le déclin des insectes.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.937
Threshold uncertainty score0.125

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.048
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.170 · 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
Published2023
Admission routes3
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