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Record W7001901025

La vigilance chez le moineau domestique : l’avertissement mutuel et la variation individuelle

2017· other· fr· W7001901025 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2017
Typeother
Languagefr
FieldMedicine
TopicPrenatal Screening and Diagnostics
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de Montréal
KeywordsVigilance (psychology)LimitingStatistical analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire se concentre sur les avantages de la vie en groupe au niveau de la diminution du risque de prédation. L’introduction aborde les différents mécanismes d’anti-prédation tels que l’effet de dilution, l’effet de confusion et l’avertissement mutuel. Par la suite, la vigilance et les différents facteurs qui l’influencent sont expliqués. Une attention particulière est portée à l’effet de la taille du groupe et une des raisons pour laquelle celui-ci pourrait varier : la personnalité. Finalement, une brève description de l’espèce à l’étude, le moineau domestique, Passer domesticus, est présentée. Le deuxième chapitre évalue l’efficacité de l’avertissement mutuel chez les espèces sans cri d’alarme à l’aide des temps de réaction (intervalle de temps entre les envols successifs causés par des alarmes). Trois facteurs semblent les influencer : la taille du groupe, l’étalement du groupe et le risque de prédation. Nos résultats montrent des temps de réaction plus courts chez les grands groupes. De plus, durant des périodes de haut risque, les moineaux sont plus proches les uns des autres et ont des temps de réaction raccourcis, ce qui suggère une adaptation permettant de diminuer le risque de prédation. Le troisième chapitre évalue la présence de profils individuels de vigilance ainsi que la capacité d’adaptation (plasticité) des individus lorsque la taille du groupe varie. Nos résultats montrent une capacité d’adaptation et des profils de vigilance différents pour les 14 individus bagués, ce qui suggère que la vigilance et sa plasticité sont un possible trait de personnalité. L’établissement et le maintien de ce trait sont probablement causés par l’état de l’individu (âge). Ainsi, les individus plus âgés passent moins de temps vigilants. La discussion générale aborde les découvertes faites par les deux projets ainsi que, brièvement, l’importance de l’éthologie en médecine vétérinaire. La conclusion résume les points saillants de ce mémoire.

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)0.001
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 score0.004
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.026
GPT teacher head0.338
Teacher spread0.312 · 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
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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