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Déterminants de la survie et de la dispersion de reproduction par une approche capture-marquage-recapture chez l'Hirondelle bicolore au Québec

2015· dissertation· W7147649422 on OpenAlexaboutno aff
Paméla Lagrange

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEnvironmental Science
TopicAnimal Ecology and Behavior Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFish <Actinopterygii>Animal ecologyReproductionDevelopmental stage

Abstract

fetched live from OpenAlex

En Amérique du Nord, la superficie des monocultures utilisatrices d'intrants tels que des fertilisants et des pesticides couvre aujourd'hui 85% des surfaces agricoles et autant de pâturages ont disparu en 20 ans afin de répondre aux besoins de l'homme. Ces changements d'usage des terres ont profondément transformé le paysage et altéré la biodiversité des agro-écosystèmes. Parmi les espèces d'oiseaux champêtres, les insectivores aériens tel l'Hirondelle bicolore, Tachycineta bicolor, ici étudiée, présente un fort taux de déclin des effectifs, reflétant probablement une dégradation des agro-écosystèmes. Les mécanismes biologiques à l'origine de ce déclin sont encore méconnus ainsi que les patrons de dispersion chez les passereaux migrateurs. Le présent travail vise à étudier les effets environnementaux sur les traits individuels (survie et succès reproducteur) et la dispersion de reproduction (probabilité de disperser et taux d'occupation des sites de reproduction) chez l'Hirondelle bicolore. Pour ce faire, 2200 reproducteurs et 8000 oisillons ont été bagués entre 2004 et 2013 et suivis en reproduction pendant 10 ans sur une aire d'étude au Sud du Québec, laquelle est composée de 40 sites et couvre une mosaïque de paysages agricoles hétérogènes. Le développement d'un nouveau modèle de capture-marquage-recapture, flexible d'utilisation, a permis de réduire les biais d'estimation des probabilités de survie et de dispersion de l'espèce. Cette approche a permis de tester l'effet de plusieurs variables en lien avec la qualité de l'habitat, l'information publique et les caractéristiques individuelles sur la variabilité des paramètres de dispersion, de survie et de succès reproducteur au niveau individuel. Les milieux cultivés intensivement associés à la présence du Moineau domestique, Passer domesticus, un compétiteur pour les cavités de reproduction, diminuent jusqu'à 19% la survie des mâles. Les femelles sont quant à elles affectées par le coût de la reproduction, qui est d'autant plus grand en milieu intensif qu'il y a présence de moineaux et une disponibilité moindre en ressources alimentaires. Pour autant, la décision de disperser n'est pas affectée par les conditions environnementales que ce soit par la présence de compétiteurs ou la qualité du milieu, et ne dépasse pas les 4% chez les mâles. Les femelles dispersant jusqu'à 14 fois plus s'appuient sur leur expérience personnelle pour décider de disperser. Un échec de reproduction augmente jusqu'à 7 fois la probabilité de disperser et pour la première fois chez une espèce à courte durée de vie, nous montrons que la probabilité de disperser est augmentée l'année suivant une première dispersion. Ces patrons de dispersion sont stables dans le temps. La dispersion apparait donc comme un processus coûteux, comparé à la fidélité au site, qui apparaît comme un phénotype minoritaire dans la population. Elle répond à des conditions défavorables de reproduction. Enfin, ce travail montre l'utilisation de l'information publique (densité en partenaires, productivité en jeunes l'année précédente) dans la décision de s'établir sur un site et ce, une fois que la décision de disperser est amorcée. La présence de moineaux et la proportion de cultures intensives dans un rayon proche participent également à la sélection d'un site. D'après mes résultats, le milieu intensif contribuerait au déclin de l'Hirondelle bicolore.

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)0.001
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 score0.147
Threshold uncertainty score0.296

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
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 head0.012
GPT teacher head0.315
Teacher spread0.303 · 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
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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