Application de nouvelles technologies à l'étude de la contribution du caribou migrateur au régime alimentaire des grands prédateurs arctiques
Bibliographic record
Abstract
L’étude du régime alimentaire des prédateurs est omniprésente en écologie bien que l’observation et la documentation de leurs habitudes alimentaires demeurent complexes. À cet égard, notre capacité à documenter les habitudes alimentaires des espèces prédatrices augmente notre compréhension des interactions prédateurs-proies et de la structure des réseaux trophiques. Ma thèse de doctorat s’intéresse à l’écologie et l’alimentation du loup gris (Canis lupus) et de l’ours noir (Ursus americanus) au nord du Québec et au Labrador sur les aires de répartition du caribou migrateur (Rangifer tarandus) des troupeaux Rivière-aux-Feuilles et Rivière George. Bien que les impacts anthropiques sur ces troupeaux soient de plus en plus documentés, la place qu’occupe le caribou dans l’alimentation de ces prédateurs demeure méconnue de même que le rôle de la prédation sur la dynamique de population des troupeaux. Le premier volet de ma thèse s’intéresse à la complémentarité d’approches de détermination du régime alimentaire. Cette complémentarité est par la suite exploitée pour l’étude du régime alimentaire des prédateurs du caribou. Mes travaux montrent que l’abondance locale et saisonnière du caribou est un facteur clé expliquant sa contribution à l’alimentation des prédateurs, en particulier pour le loup. Le loup et l’ours noir démontrent une grande flexibilité dans leurs habitudes alimentaires en exploitant les variations spatiotemporelles dans la diversité et l’abondance des ressources alimentaires présentes au sein des habitats nordiques du Québec et au Labrador. Une telle flexibilité suggère de considérer les interactions caribou-prédateurs de manière dynamique dans le temps et l’espace en tenant compte de l’abondance locale du caribou de même que celles des autres ressources potentielles. Mes travaux sont parmi les premiers à souligner l’apport des ressources carnées à l’alimentation de l’ours noir en milieu nordique et ils présentent une perspective nouvelle des interactions caribou-prédateurs en contrastant l’alimentation des prédateurs à l’échelle de troupeaux ayant des abondances distinctes. Ma thèse contribue à notre compréhension des relations caribou-prédateurs en mettant en lumière la contribution du caribou migrateur à l’alimentation du loup et de l’ours noir et offrent une perspective détaillée de la structure et la dynamique du réseau trophique du nord du Québec et du Labrador impliquant ces espèces.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".