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Record W7029047757

Influence de la structure du paysage sur les mouvements et les stratégies de quête alimentaire du colibri à gorge rubis (Archilochus colubris)

2011· other· fr· W7029047757 on OpenAlexafffund

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2011
Typeother
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicGerman Literature and Culture Studies
Canadian institutionsLibrary and Archives Canada
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsForest regenerationSocial mobilizationFood supply
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le traplining est une stratégie de quête alimentaire permettant aux animaux d'exploiter des points de ressources renouvelables dans le temps et distribués de façon inégale dans l'environnement et ce, dans un ordre fixe et répété de façon prévisible. Un exemple bien connu de ressources qui aurait avantage à être exploité par traplining est le nectar présent dans les fleurs. On distingue deux composantes principales au traplining . La première est temporelle du fait que l'animal doit exploiter la fleur du moment que la quantité de nectar générée est suffisante pour au moins combler les pertes énergétiques engendrées par les déplacements, mais sans trop de délais afin de minimiser les pertes occasionnées par les compétiteurs. La deuxième composante est spatiale. L'animal doit exploiter les parcelles de nourriture dans un ordre fixe, répété et prévisible. À ce jour, ce comportement fut généralement décrit de façon plutôt anecdotique en nature ou observé et étudié de façon plus formelle en captivité. De plus, la composante spatiale fut très souvent, sauf pour quelques exceptions, négligée. Cette négligence s'explique d'une part, parce que les nectarivores sont généralement très petits et d'autre part, parce qu'ils se déplacent très rapidement sur de grandes distances, ce qui rend le suivi de leurs déplacements difficiles. Dans cette étude, je développe un indice permettant de quantifier ce comportement au niveau spatial et modélise cet indice en fonction de variables écologiques afin de mieux comprendre les motivations d'un individu à adopter cette stratégie d'exploitation des ressources, et ce, en utilisant comme modèle d'étude le Colibri à gorge rubis Archilochus colubris et une technique innovatrice de suivi des déplacements de ces petits oiseaux. Mes résultats montrent qu'il existe une grande variabilité entre les individus, de même qu'entre les jours pour un individu donné, au niveau de la conformité des patrons de déplacements entre les sources de nectar et les patrons attendus si les individus adoptaient le traplining . De plus, mes résultats montrent que la structure du paysage, le niveau de concentration spatiale de l'individu, l'ampleur de ses déplacements et le nombre de sources de nectar fréquentées affectent tous le niveau de conformité de la quête alimentaire avec le traplining . Finalement, mon travail souligne l'importance de considérer simultanément les composantes spatiale et temporelle du traplining avant de conclure qu'une espèce ou un individu opte pour une telle stratégie de quête alimentaire.

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 score0.014
Threshold uncertainty score0.027

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 studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.008
GPT teacher head0.189
Teacher spread0.181 · 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
Published2011
Admission routes2
Has abstractyes

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