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Record W7131772528

Réponses démographiques et comportementales d’une espèce polaire à la variabilité environnementale : le cas du manchot Adélie (Pygoscelis adeliae)

2025· article· en· W7131772528 on OpenAlexfundno aff
Téo Barracho

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2025
Typearticle
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicAvian ecology and behavior
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTerres Australes et Antarctiques FrançaisesCentre National de la Recherche ScientifiqueInstitut Polaire Français Paul Emile VictorDeutsche ForschungsgemeinschaftCentre Scientifique de MonacoUniversité de Moncton
KeywordsPopulationSocial unrestPilotage
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Comprendre pourquoi et comment la taille des populations sauvages varie au cours du temps est un des grands objectifs de l’écologie. Les changements globaux liés aux activités humaines rendent d’autant plus pressante la nécessité de comprendre comment les espèces réagissent aux transformations de leur environnement. Cet effort passe par la résolution des cascades complexes de processus interconnectés qui relient les dynamiques environnementales et celles des populations, à travers les comportements individuels et leurs conséquences démographiques. En Antarctique, les oiseaux marins et autres prédateurs font face à une variabilité croissante des conditions de glace de mer, un élément dominant de l’océan Austral qui détermine à la fois l’abondance et l’accessibilité des ressources. Cette thèse explore les différentes réponses du manchot Adélie (Pygoscelis adeliae) à cette variabilité, à travers plusieurs taux vitaux : succès reproducteur, survie juvénile et survie adulte. Si la plupart des analyses reposent sur le suivi électronique à long terme d’une population située en Terre Adélie (Antarctique de l’Est), ce travail porte aussi une attention particulière à la synthèse qualitative et quantitative d’informations issues d’autres populations, afin d’identifier des mécanismes généraux. Ainsi, j’ai montré que le comportement de recherche alimentaire en période d’élevage des poussins est un prédicteur fiable du succès reproducteur à l’échelle de l’aire de répartition circumpolaire de l’espèce. Par ailleurs, j’ai mis en évidence un déclin marqué de la survie juvénile dans la population étudiée (–32 % entre 2007 et 2020), une tendance déjà observée dans d’autres colonies, situées à des milliers de kilomètres. Concernant la survie adulte, bien qu’elle semble répondre de manière spécifique aux conditions environnementales locales, j’ai documenté l’impact d’épisodes extrêmes de glace de mer pendant la reproduction sur ce taux vital crucial chez les espèces longévives. Cette thèse s’est attachée à intégrer ces connaissances détaillées des liens écologiques dans un cadre cohérent visant à anticiper les déclins de population. Ce cadre offre non seulement un outil de diagnostic de l’état de santé des populations, mais permet également de naviguer de manière intuitive à travers les processus et variables qui façonnent leur dynamique. Dans l’ensemble, cette thèse représente une avancée vers une approche intégrative de la démographie du manchot Adélie, et plus largement d’autres espèces, en soulignant l’importance des comparaisons entre populations et la nécessité de prendre en compte un large éventail de variables biologiques. Face aux défis climatiques, écologiques et géopolitiques auxquels sont confrontés l’Antarctique et les régions polaires, de telles approches s’avèrent indispensables pour évaluer la vulnérabilité des espèces et anticiper les réponses des écosystèmes.

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)0.001
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 score0.017
Threshold uncertainty score0.034

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.007
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.247 · 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".

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Citations0
Published2025
Admission routes1
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