Influence du paysage physique et acoustique sur le chant des insectes
Bibliographic record
Abstract
AvertissementL'auteur de ce mémoire, de cette thèse ou de cet essai a autorisé l'Université du Québec à Trois-Rivières à diffuser, à des fins non lucratives, une copie de son mémoire, de sa thèse ou de son essai.Cette diffusion n'entraîne pas une renonciation de la part de l'auteur à ses droits de propriété intellectuelle, incluant le droit d'auteur, sur ce mémoire, cette thèse ou cet essai.Notamment, la reproduction ou la publication de la totalité ou d'une partie importante de ce mémoire, de cette thèse et de son essai requiert son autorisation.II REMERCIEMENTS Je tiens tout d'abord à exprimer ma plus sincère gratitude à Raphaël Proulx, mon directeur de maîtrise, pour son soutien infaillible, ses conseils précieux et sa présence continue tout au long de ce projet.Je le remercie également de m'avoir accueillie chaleureusement dans son laboratoire, m'offrant de nombreuses opportunités enrichissantes qui ont marqué mon parcours.Je suis également très reconnaissante envers les membres de mon comité d'évaluation, Andrea Bertolo et Étienne Normandin, pour le temps et l'attention qu'ils ont consacrés à l'évaluation de mon projet.Leurs observations et suggestions précieuses ont grandement enrichi la qualité de mon travail.Un immense merci à Alexandra Filion, Charlie Sarran et Georges-Étienne Charette pour leur aide inestimable lors de la saison de terrain.Je tiens également à remercier Elisa Walfish et Josyane Brouillard pour leur soutien moral et les innombrables pauses cassetêtes qui nous ont permis de nous changer les idées et de nous détendre.Ma gratitude s'étend également Audrey Robert et Thibaud Tournadre pour leur soutien constant et les nombreuses parties de badminton, les jeux de société et les pauses café ou bière partagées qui ont rendu ce parcours bien plus agréable.Je remercie du fond du cœur Laurianne Richard pour son soutien inconditionnel et son amitié précieuse.Un immense merci également à Ariane Côté, qui a toujours été là pour m'encourager, me soutenir et m'écouter.Votre présence et vos encouragements ont été une source inestimable de motivation tout au long de mes études supérieures, et je vous en suis profondément reconnaissante.Enfin, je souhaite exprimer toute ma reconnaissance envers mes parents et ma sœur.Je suis profondément touchée par tout ce que vous avez fait pour moi.Merci d'avoir toujours cru en moi et de m'avoir soutenue avec amour et encouragements.Votre confiance, votre amour et votre soutien ont été des piliers essentiels, sans lesquels je n'aurais jamais pu aller aussi loin.Merci pour tout, du fond du cœur.III AVANT-PROPOS L'idée initiale de ce projet a été proposée par le professeur Raphaël Proulx de l'Université du Québec à Trois-Rivières, qui souhaitait approfondir les connaissances et la compréhension de l'écologie sensorielle des insectes chanteurs.Plus précisément, l'objectif principal était d'explorer les paysages acoustiques et physiques de ces espèces et de comprendre comment ces éléments influencent la propagation de leur chant.Je me suis immédiatement sentie interpellée par ce projet, car l'idée d'étudier l'écologie sensorielle des insectes chanteurs ne m'avait jamais effleuré l'esprit avant de découvrir cette proposition de maîtrise.De plus, l'opportunité d'étudier ces organismes dans leur environnement naturel tout en modifiant l'acoustique de leur habitat a aussitôt suscité mon intérêt.Bref, malgré un manque initial de connaissances sur ces insectes et sur le domaine de l'acoustique, c'est avec beaucoup d'enthousiasme et de détermination que j'ai décidé de m'investir pleinement dans ce projet à l'automne 2022.Les échantillonnages se sont déroulés en août et septembre 2023.Ce mémoire de maîtrise est le résultat d'environ deux années de recherches et de travail, dans le cadre de la maîtrise en sciences de l'environnement.Le mémoire qui suit contient trois chapitres : une introduction générale (Chapitre 1), un article scientifique (Chapitre 2) et une conclusion générale (Chapitre 3).Les chapitres 1 et 3 sont tous les deux écrits en français, alors que le chapitre 2 est écrit en anglais.L'article scientifique offre une description du déroulement de l'expérience, en plus d'une analyse approfondie sur les résultats obtenus.Cet article, avec Laurie Provençal et Raphaël Proulx comme auteurs principaux, sera soumis à la revue Landscape Ecology.IV
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".