Évolution de la phénologie de la nidification des oiseaux à la Forêt Montmorency de 1995 à 2020
Bibliographic record
Abstract
La phénologie de migration de nombreuses espèces d'oiseaux a changé depuis quelques décennies, mais à ce jour on ne sait pas jusqu'à quel point de tels changements se reflètent sur la phénologie de la nidification. Étudier la nidification des oiseaux de la forêt boréale, souvent surnommée la crèche d'oiseaux de l'Amérique du Nord, est semé de défis à cause de l'étendue géographique. J'ai évalué la phénologie de nidification des oiseaux chanteurs durant les 26 dernières années dans une forêt boréale de l'Est du Canada, la Forêt Montmorency. Je me suis basée sur l'observation du transport de nourriture chez les adultes comme indice du statut parental, en tenant compte de la détection imparfaite de ce statut par l'entremise de modèles hiérarchiques d'occupation de sites. Les modèles ont révélé un recul de deux semaines de la saison de nidification chez les résidents et les migrateurs de courte distance et d'un mois chez les migrateurs de longue distance durant la période d'étude. Ces résultats vont à l'encontre des attentes liées à l'avancée de la migration printanière en Amérique du Nord et nous rappellent l'intérêt des études régionales lorsque nous nous intéressons à la phénologie de la reproduction.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".