MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4393392224

Understanding high densities of deer in a heavily browsed habitat : a study on food and fear in Sitka black-tailed deer

2013· preprint· fr· W4393392224 on OpenAlexaboutno aff
Soizic Le Saout

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2013
Typepreprint
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicWildlife Ecology and Conservation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHabitatGeographyEcologyForestryFisheryBiology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'augmentation de populations de cerfs pose d'importants problèmes écologiques et socio-économiques à l'échelle locale et mondiale. Des signes de densité-dépendance sont souvent observés, mais les cerfs restent abondants malgré l'importante dégradation du milieu qu'ils provoquent. Ceci soulève la question de l'ajustement des cerfs aux changements de milieu qu'ils créent ? Nous avons abordé cette question en recherchant comment les cerfs gèrent leur ressource alimentaire en fonction du risque de prédation. La prédation, en plus de son effet consommateur (élimination de proie), peut moduler le comportement et la physiologie des proies (effet non consommateur) qui doivent balancer le fait de se nourrir et le risque de prédation. Cette étude contribue à mieux comprendre comment les cerfs maintiennent d'abondantes populations dans des milieux qu'ils ont eux-mêmes appauvris.Notre projet s'est intéressé au cerf-à-queue-noire Sitka (Odocoileus hemionus sitkensis) sur trois îles de l'archipel d'Haïda Gwaii (B.C., Canada). Ces îles sont dépourvues des principaux prédateurs naturels du cerf (loup et puma) et ont été colonisées par les cerfs il y a plus de 60 ans. Lors de notre étude, ces îles présentaient des niveaux contrastés de nourriture et de risque de prédation : sur deux îles, les cerfs vivaient sans prédateur mais avaient fortement appauvri leur milieu (îles sans risque/pauvre). Sur la troisième île, les cerfs étaient chassés et bénéficiaient d'un sous-bois forestier partiellement restauré comme nourriture (île risquée/riche).Dans ce cadre, nous avons étudié : 1) sur quelles ressources les cerfs pouvaient maintenir de denses populations dans des milieux très abroutis ?; 2) comment le stress alimentaire ou le risque de prédation influençaient la réponse physiologique au stress des cerfs?; 3) les cerfs naïfs à la prédation ont-ils maintenu des niveaux de vigilance dans des milieux très abroutis et comment répondaient-ils à des stimuli olfactifs de prédateurs ?; et 4) comment, dans des milieux très abroutis, les cerfs naïfs à la prédation répondaient-ils à une chasse expérimentale pour faire peur et comment cela affectait la végétation ?Notre étude a montré que : 1) les chutes de feuilles de la canopée et la pousse annuelle de plantes rhizomateuses offraient une grande quantité d'énergie pour les cerfs et contribuaient au maintien de denses populations de cerfs dans des milieux appauvris ; 2) La présence de stress alimentaire ou de risque de prédation n'affectaient pas la réponse physiologique au stress des cerfs, suggérant l'existence d' ajustements comportementaux et/ou physiologiques permettant de réduire l'exposition des cerfs à ces deux stresseurs ; 3) sur les îles sans risque/pauvre, les cerfs ont maintenu la vigilance malgré 60 ans d'isolation à la prédation. En outre, les cerfs naïfs à la prédation évitaient de manger en présence d'urine de loup (dangereux) mais pas en présence d'urine d'ours (moins dangereux), suggérant que les cerfs présentaient une stratégie innée de nourrissage sensible au risque. Les cerfs restaient aussi moins longtemps aux stations d'appâtage en présence d'urine de loup mais n'augmentaient pas leur niveau de vigilance, suggérant qu'ils géraient le risque spatialement plutôt que par la vigilance ; 4) En réponse à une chasse expérimentale pour faire peur réalisée sur une des îles sans risque/pauvre, seuls les cerfs les moins tolérant à la perturbation humaines évitaient la zone chassée. Ceci souligna l'importance de la sélection des traits comportementaux induis par l'homme dans la gestion de la faune et de la flore. Nous avons aussi suivi la croissance de quatre espèces de plantes côtières à croissance rapide et avons montré que notre chasse expérimentale favorisait la croissance de la moitié d'entre elles, soulignant l'interaction complexe entre le comportement de nourrissage et les caractéristiques des plantes, ainsi que l'importance des objectifs dans le choix des outils de gestion.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
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 score0.012
Threshold uncertainty score0.024

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.064
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.178 · 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

Citations1
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuetheses.fr (ABES)Same topicWildlife Ecology and ConservationFrench-language works237,207