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Record W7071119177

Répartition spatiale de la rainette faux-grillon boréale (Pseudacris maculata) en milieu urbain évaluée à l’aide de l’ADN environnemental

2021· other· fr· W7071119177 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHigher Education Governance and Development
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisContext (archaeology)Urban environment
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les taux d’extinction actuels des vertébrés sont de 100 à 1000 fois plus élevés que les taux antérieurs. Les amphibiens constituent le groupe de vertébrés le plus menacé avec environ 41% des espèces en péril. La rainette faux-grillon boréale (Pseudacris maculata) est particulièrement à risque d’extinction dans les provinces du Québec et de l’Ontario, au Canada. Afin de mieux comprendre la répartition de l’espèce, nous avons quantifié l’influence de plusieurs caractéristiques locales et du paysage sur l’occurrence de l’espèce dans les milieux humides des basses-terres du Saint-Laurent dans le sud du Québec. Nous avons émis l’hypothèse que l’occupation de site dépend des caractéristiques locales et est favorisée par les caractéristiques du paysage qui contribuent à la connectivité du site. Nous avons aussi émis l’hypothèse que la quantité et la proximité des perturbations anthropiques affectent négativement l’occurrence de l’espèce. Nous avons utilisé l’ADN environnemental (ADNe) ainsi que des relevés auditifs traditionnels pour déterminer l’occupation de site et pour tester si la première approche mène à une probabilité de détection plus élevée que la seconde. Nous avons collecté des échantillons d’eau à 180 sites en 2017 et 2018, tandis que nous avons inventorié un sous-échantillon de 63 sites en utilisant l’ADNe et les relevés auditifs en 2018. Nos analyses indiquent que l’occupation de site par l’espèce était plus élevée en 2018 qu’en 2017 et également plus élevée dans les sites où l’espèce avait été détectée par d'autres études durant les 12 dernières années. L’occupation de site ne varie pas avec les autres caractéristiques locales et du paysage, en partie en raison d’une diminution du nombre de sites occupés par l’espèce et de sa rareté dans notre aire d’étude. De plus, la probabilité de détection via l’ADNe (0.81; IC 95%: [0.31; 0.98]) était similaire à celle des relevés auditifs (0.62; IC 95%: [0.25; 0.89]).

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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.546
Threshold uncertainty score0.914

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.217
Teacher spread0.210 · 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
Published2021
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