Synthèse des travaux de recherche sur l’aménagement intégré faune-forêt à l’île d’Anticosti dans un contexte de surabondance du cerf de Virginie (Odocoileus virginianus)
Bibliographic record
Abstract
Les populations surabondantes de grands herbivores constituent à la fois une ressource faunique et une menace pour l’intégrité des écosystèmes qu’ils occupent. Les cervidés en forte densité peuvent surexploiter les forêts et compromettre leur régénération. L’île d’Anticosti représente un laboratoire naturel à ciel ouvert pour tester les méthodes d’aménagement cerf-forêt adaptées à la surabondance de cervidés. La forte densité de cerfs de Virginie (Odocoileus virginianus) y a fortement modifié la composition, la structure et la régénération de la forêt. La chasse aux cerfs, principale activité économique sur l’île, peut aussi être affectée par la dégradation de l’habitat engendrée par la surabondance des cerfs. Depuis plus de 20 ans, notre programme de recherche vise à développer des méthodes d’aménagement forestier et faunique adaptées aux densités élevées de cervidés. Nous nous intéressons à l’identification et à la compréhension des mécanismes par lesquels le cerf altère l’intégrité des écosystèmes, notamment à travers son utilisation de l’habitat. Nous testons différents traitements sylvicoles adaptés aux densités élevées de cervidés dans une perspective d’aménagement durable des ressources forestières. Globalement, nos travaux supporteront l’élaboration d’outils de gestion permettant de concilier la régénération de la forêt et la mise en valeur du cerf de Virginie.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
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".