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Record W6991762248

Influence du paysage agricole sur le succès reproducteur de l'hirondelle bicolore (Tachycineta bicolor)

2007· other· fr· W6991762248 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2007
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationCoastal zoneFood supply
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avec la nécessité de fournir une population humaine sans cesse croissante en nourriture, l'agriculture moderne ne ressemble plus que de très loin à ce qu'elle était voici quelques décennies. Des objectifs de production toujours plus élevés ont ainsi conduit à une intensification drastique des pratiques agricoles, entraînant une modification de la structure du paysage. Cette transformation implique toute une série de conséquences négatives pour les populations d'oiseaux champêtres et principalement une perte d'habitat, une homogénéisation du paysage et une diminution de l'abondance de nourriture. Plusieurs études ont ainsi montré que l'intensification des pratiques agricoles diminue la richesse spécifique et l'abondance des oiseaux et altère leur succès reproducteur. Cependant ces études ont seulement dégagé des tendances populationnelles et aucune n'a quantifié les variations du succès reproducteur au niveau de l'individu en fonction d'un gradient d'intensification agricole sur plusieurs échelles spatiales. Nous avons quantifié différents aspects du succès reproducteur de l'Hirondelle bicolore Tachycineta bicolor en fonction d'un gradient d'intensification agricole à sept échelles spatiales (1, 2, 3, 4, 5, 10 et 20 km) sur un territoire de 10,200 km 2 au Sud du Québec, Canada. Nos résultats montrent que la probabilité d'occupation d'un nichoir par un couple d'hirondelle [i.e. hirondelles] diminue avec la superficie de cultures intensives (maïs, soya) et que la compétition interspécifique est également un facteur limitant. La reproduction de l'hirondelle dépend aussi de l'intensification de l'agriculture. Ainsi les hirondelles pondent moins d'oeufs lorsque la proportion de cultures intensives augmente dans le paysage, probablement à cause de la disponibilité moindre en nourriture. De même 5 oisillons en moyenne s'envolent là où la proportion de cultures extensives (prairies et pâturages) atteint 44% à 5 km alors que seuls 2 oisillons s'envolent là où cette proportion atteint 10%. La probabilité que les oisillons s'envolent dans une couvée augmente aussi avec la proportion de cultures extensives. L'importance de l'effet des cultures extensives sur le nombre d'oisillons envolés et la probabilité d'envol varie avec l'échelle, indiquant que les hirondelles réagissent de manière non-linéaire à un gradient spatial du paysage. Les résultats ont permis d'établir que la structure du paysage agricole influence le succès reproducteur des Hirondelle [i.e. Hirondelles] bicolores.

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 score0.008
Threshold uncertainty score0.016

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 studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.011
GPT teacher head0.194
Teacher spread0.184 · 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
Published2007
Admission routes1
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