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Record W6982407705

Impacts des perturbations anthropiques sur la sélection des habitats et la disponibilité des substrats pour l'alimentation du Grand Pic (Dryocopus pileatus) en forêt boréale

2023· other· fr· W6982407705 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldDecision Sciences
Topicdemographic modeling and climate adaptation
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsEnvironmental factorFormicoideaAquatic environment
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Grand Pic est considéré comme une espèce clé de voûte puisque ses cavités sont essentielles pour les écosystèmes forestiers. Les activités anthropiques fragmentent son habitat et ciblent les forêts matures dont il dépend pour nicher et se nourrir, ce qui peut perturber ses activités. Très peu de connaissances sont disponibles à propos de l’impact des activités agricoles et de récoltes forestières sur (1) la disponibilité de forêts propices à l’alimentation (2) la disponibilité de ressources alimentaires (arbres sénescents de grand diamètre et fourmis charpentières) et (3) la sélection de substrats et l’activité alimentaire du Grand Pic. Nous anticipions que les paysages perturbés présenteraient moins de forêts et d’arbres propices à l’alimentation et qu’ils seraient donc moins utilisés par le Grand Pic que les forêts non aménagées, mais que les caractéristiques des arbres sélectionnés pour l’alimentation ne changeraient pas entre les paysages et que plus de fourmis charpentières seraient retrouvées dans les forêts perturbées vu leur sélection pour les habitats secs et ensoleillés. Nous avons testé ces hypothèses en étudiant l’état des forêts à l’échelle du paysage en forêts boréales à l’aide des cartes écoforestières du Québec, en caractérisant systématiquement les arbres et les traces d’alimentation sur des transects et en plaçant des pièges appâtés dans ses sites pour étudier la présence de fourmis charpentières. Nos résultats nous indiquent que les paysages perturbés offrent peu de forêts et d’arbres propices pour l’alimentation en raison d’un rajeunissement de la matrice forestière qui augmente la quantité de jeunes peuplements dominés par les feuillus au profit de forêts plus âgées mixtes et conifériennes offrant des substrats cruciaux à l’alimentation et la nidification du Grand Pic. De plus, nos résultats démontrent qu’il ne présente qu’une faible plasticité dans son utilisation de substrats alimentaires, dévoilant une forte sélection pour la ressource rare que représentent les chicots de gros diamètre. Il s’adapte plutôt en concentrant ses activités alimentaires et de nidification dans le paysage non aménagé. En contrepartie, la fragmentation et le couvert à dominance feuillus des forêts perturbées donnent lieu à une plus grande présence de fourmis charpentières, ce qui suggère qu’il s’agit d’une ressource non limitante pour le Grand Pic. En définitive, un environnement perturbé où la structure d’âge diminue la disponibilité de gros arbres sénescents et morts dégrade la qualité de l’habitat d’alimentation du Grand Pic et pourrait compromettre la possibilité de supporter des populations abondantes vu sa faible plasticité alimentaire. Des régimes de coupe à rotation plus longue et la rétention de forêts mixtes et conifériennes offrant des chicots de taille intéressante devraient être considérés. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Coupes forestières, agriculture, forêts résiduelles, forêts matures, arbres morts, cavités d’alimentation, sélection alimentaire, plasticité, fourmis charpentières

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: none
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)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
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 head0.040
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.266 · 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".

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Citations0
Published2023
Admission routes2
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