Dynamique d'occupation du territoire québécois par la grue du Canada
Bibliographic record
Abstract
La population de l'Est de la grue du Canada (Antigone canadensis) est en pleine expansion démographique dans l'Est nord-américain et son aire de répartition géographique s'est récemment élargie au Québec. Cette espèce omnivore et opportuniste niche en milieu humide ouvert et elle peut se nourrir en milieu agricole ce qui crée des conflits avec les agriculteurs dans certaines régions, principalement en Abitibi-Témiscamingue. Dans cette étude, je modélise la dynamique spatiale et temporelle de la grue du Canada du Québec méridional entre 2004 et 2019 et j'identifie les variables d'habitat ayant un effet sur l'occupation par la grue pendant la période de reproduction. Pour ce faire, j'ai construit un modèle prédictif de la colonisation et de l'extinction de la grue afin de déterminer son expansion spatiale ainsi que déterminer s'il y a une préférence pour certains habitats. Pour élaborer les modèles de variabilité spatio-temporelle d'occupation de l'habitat et de colonisation-extinction, j'ai utilisé des bases de données existantes : 1) les données d'inventaire annuel de sauvagine par hélicoptère du Québec méridional d'Environnement et Changement climatique Canada, 2) la base de données du "Deuxième atlas des oiseaux nicheurs du Québec méridional" et 3) les données du projet de science citoyenne eBird. Les résultats obtenus dans cette étude aident à mieux comprendre les facteurs qui ont une influence sur l'occupation, la colonisation et l'extinction de la grue dans le territoire québécois. Dans l'ensemble, cette étude met en lumière des nouvelles informations de l'utilisation de l'habitat de la grue du Canada au Québec et permet de mieux comprendre la dynamique de l'espèce sur le territoire.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".