Conséquences de l'arbustation sur les ressources alimentaires estivales du caribou migrateur
Bibliographic record
Abstract
La densification de la strate arbustive dans les régions arctiques et subarctiques a été largement observée au cours des dernières décennies, soulevant par le fait même des questionnements quant à l’implication de ce phénomène sur les ressources alimentaires des grands herbivores qui fréquentent ces régions. L’augmentation du couvert de neige et l’atténuation de lumière créées par un couvert arbustif plus dense sont susceptibles de mener à des modifications de la quantité et de la qualité nutritionnelle des ressources alimentaires consommées par le caribou migrateur (Rangifer tarandus). Notre objectif était de déterminer les effets de l’augmentation du couvert de neige et l’atténuation de la lumière au cours d’une saison de croissance sur la qualité et la quantité de deux composantes majeures du régime alimentaire du caribou migrateur, soit le bouleau glanduleux (Betula glandulosa) et les carex (Carex spp.). À l’aide d’une expérience contrôlée, nous avons démontré que l’ombrage améliorent la qualité nutritive des bouleaux et des carex pendant la saison de croissance via l’augmentation de la concentration d’azote et la diminution de la concentration de phénols totaux dans les feuilles. La combinaison d’un couvert de neige plus épais et de la pleine lumière ont augmenté la quantité de biomasse foliaire produite par B. glandulosa, ce qui augmente la quantité de nourriture disponible pour les caribous. En somme, nos résultats montrent que les traitements de l’expérience un impact positif sur certaines ressources alimentaires du caribou migrateur. Puisque la densification des arbustes risque d’avoir des impacts nutritifs sur d’autres groupes d’espèces végétales, nous proposons de poursuivre les recherches sur d’autres composantes du régime alimentaire du caribou migrateur, tels que les lichens et les herbacées.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".