Spatial distribution within hierachical patchs dynamics systems : identifying species-environment spatial relationships at multiscales
Bibliographic record
Abstract
L identification des echelles spatiales pertinentes dans l etude des interactions espèces-environnement est indispensable pour avoir une meilleure compréhension du fonctionnement des ecosystèmes. Pour aborder cette probl ematique la théorie des patchs hiérarchiques offre un principe unificateur permettant de relier les concepts de processus ecologiques, de pattern et d echelles. La mise en evidence des différentes echelles de structuration des organismes et des liens avec leur environnement a eté abordée en se basant sur cette théorie et avec la volonté de prendre en compte de manière explicite la composante spatiale du processus etudié. A partir de la comparaison entre la PCNM et les géostatistiques, appliquées aux d efoliations caus ees par une chenille tordeuse de bourgeons sur les epineux de l Ontario (Canada), les g eostatistiques sont apparues plus efficaces dans l identification des relations especes-environnement a différentes echelles. Restait la question de la significativite des echelles identifiées, pour cela un test par simulation Monte-Carlo a eté d eveloppé pour les modèles de variogrammes emboıtés. Cependant, les géostatistiques classiques peuvent etre difficile a utiliser avec des donn ees ecologiques pr esentant des distributions discrètes et fortement dissymétriques.Pour palier ces difficultés, un modèle hiérarchique couplé aux géostatistiques a eté développé et appliqué a la modélisation de la distribution des guillemots (Uria spp) dans le golfe de Gascogne. Trois niveaux de structuration spatiale ont etécaractérisés : un pattern à très large echelle (200 km), un pattern a moyenne echelle (50 km) et un pattern a fine echelle (10 km). L analyse spatio-temporelle des liens nous a permis de distinguer deux types de variables : les variables de processus pour lesquelles le lien est stable en terme de corr elation et de signe au cours du temps ; et les variables de circonstances pour lesquelles le lien n est pas stable. A très large échelle, nous avons identifié trois variables de processus : la salinité de surface, la profondeur de la couche de mélange et la chlorophylle a, qui nous permettent de modéliser l habitat potentiel des guillemots. A moyenne echelle, seule la chlorophylle est reconnue comme une variable de processus, donnant une piste pour modéliser les habitats préférentiels. Ces deux types d habitats peuvent etre reliés aux niveaux d un système en patchs hiérarchiques dynamique.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".