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Record W4365397705 · doi:10.7202/1098175ar

Les oiseaux de l’île d’Anticosti : nouvelle liste systématique, particularités et perspectives

2023· article· fr· W4365397705 on OpenAlexaffvenueabout
Bruno Drolet, Christine Lepage, Jean‐François Rail, Yves Aubry

Bibliographic record

VenueLe Naturaliste canadien · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicAvian ecology and behavior
Canadian institutionsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente une mise à jour de la liste des oiseaux de l’île d’Anticosti (Québec, Canada) depuis la première compilation réalisée par Henri Ouellet en 1969. L’avifaune de l’île, au 4 novembre 2022, compte 261 espèces, dont 74 nouvelles espèces et comparativement à la liste de Ouellet, la majorité de celles-ci sont des espèces inusitées. Les canards de mer fréquentent en grand nombre les eaux côtières de l’île d’Anticosti au moment des migrations, de la mue et de l’hivernage. Les oiseaux marins coloniaux nichent dans des falaises bien protégées, mais leurs populations ont grandement diminué au fil des ans, sauf dans le cas du guillemot à miroir. Les oiseaux de rivage, dont les données sont rares pour l’île, sont plus présents lors de la migration postnuptiale. Les oiseaux terrestres se distinguent de ceux des régions voisines, sous l’effet de l’introduction du cerf de Virginie et possiblement en raison de l’absence de l’écureuil roux sur l’île. En outre, l’abondance du bec-croisé des sapins est à souligner. Enfin, presque la moitié des oiseaux de l’île d’Anticosti ont un statut d’espèces prioritaires à des fins de conservation, de sorte que l’avifaune de l’île est un élément incontournable des futures stratégies de gestion et d’aménagement du territoire.

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)0.003
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 score0.062
Threshold uncertainty score0.203

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0070.009
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.021
GPT teacher head0.281
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
Published2023
Admission routes3
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