Critères de qualité des prises de vues de pièges photographiques utilisables pour le suivi sanitaire du lynx boréal (Lynx lynx)
Bibliographic record
Abstract
La population de lynx boréal (Lynx lynx) française est une population fragile, à faible taux d’hétérozygotie, pour laquelle un phénomène de dépression de consanguinité est supposé être à l’œuvre. Depuis quelques années, en plus de malformations cardiaques déjà rapportées dans de précédentes études, des troubles cutanés non expliqués sont observés dans les populations de lynx (syndrome queue de rat, aplasie des pavillons auriculaires). Les pièges-photos sont utilisés depuis très longtemps en écologie et, plus récemment, en épidémiologie pour étudier la faune sauvage et ses pathologies (gale sarcoptique notamment). La population de lynx boréal, en France, est suivie depuis 1997, par l’Office Français de la Biodiversité (OFB) pilotant un réseau d’observateurs en région (Réseau Loup-Lynx), grâce à un parc développé de pièges-photos. Cependant, la qualité des images générée est variable rendant plus ou moins sensible et spécifique un protocole de suivi sanitaire utilisant les images générées. Ce travail s’intéresse donc à la qualité des images et la façon dont elle influence la détection des troubles cutanés et d’état corporel. On a cherché à évaluer l’influence de différentes variables de qualité de l’image associées à différents paramètres de réglage et au contexte de prise de vue sur la détection de troubles. On met en évidence une différence de détection des troubles associés à un ensemble de variables différentes en fonction du trouble recherché. Ainsi, on propose une première piste de réflexion permettant de faire modifier le protocole de pose de piège-photo, utilisé aujourd’hui pour le suivi écologique du lynx, quand c'est nécessaire pour des besoins spécifiques du suivi sanitaire de l’espèce.
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 | 0.013 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".