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Record W7002010030

Modélisation mathématique des écosystèmes du caribou forestier de l'Est et de l'Ouest du Canada : une analyse comparative

2022· other· fr· W7002010030 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldMedicine
TopicPrenatal Screening and Diagnostics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental factorWest indiesIle de france
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le caribou forestier est établi dans la forêt boréale au Canada et la densité de ses populations diminue depuis les dernières dizaines d'années. Plusieurs facteurs peuvent influencer l'abondance des caribous, comme la productivité primaire, la fréquence des perturbations à la végétation, la quantité de biomasse disponible et la facilité des loups à se déplacer. Dans le cadre de ce mémoire, un survol de l'évolution des modèles prédateurs-proies est d'abord présenté. Ensuite, un modèle mathématique à équations différentielles ordinaires est construit, afin de représenter les interactions trophiques entre les caribous et les autres espèces présentes dans l'Est et l'Ouest du Canada, incluant les orignaux, les cerfs de Virginie, les loups et les ours noirs. On obtient deux systèmes multi-prédateurs et multi-proies, où on modélise les interactions avec des réponses fonctionnelles de type II de Holling et des équations de croissance du modèle de Bazykin. Une analyse comparative est faite entre le modèle de l'Est et de l'Ouest en faisant varier les paramètres selon les facteurs énumérés précédemment. Le modèle prédit un effet négatif sur la densité de caribous avec, indépendamment, l'ajout de proies alternatives aux loups, l'augmentation de la biomasse dont se nourrissent l'orignal et le cerf dans l'Ouest, l'augmentation du taux de recherche du loup et des perturbations fréquentes à la végétation. Il prédit un effet neutre sur la densité de caribous lors d'une augmentation du niveau de productivité primaire. L'analyse du modèle permet de constater la complexité des réseaux trophiques dans l'Est et dans l'Ouest du Canada et la difficulté à prévoir l'impact des perturbations à l'habitat sur les autres espèces de l'écosystème. Les résultats du modèle laissent présager que les perturbations associées aux changements climatiques et aux interventions anthropiques auront des effets négatifs sur la densité (et la survie) du caribou forestier dans la forêt boréale du Canada.

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: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.207
Threshold uncertainty score0.416

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
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 head0.010
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.200 · 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 designSimulation or modeling
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
Published2022
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