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Record W7162091884 · doi:10.82308/19561

Animal Movement Ecology Across Temporal Scales: A Terrestrial Amphibian as a Model

2024· dissertation· en· W7162091884 on OpenAlexaboutno aff
Nathalie Jreidini

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicAmphibian and Reptile Biology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental factorPopulationLife historyOverwinteringWildlife management

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les mouvements des organismes sont des composantes cruciales de la dynamique des populations, que ces mouvements fassent partie de l'histoire de vie d'un organisme ou qu'ils surviennent en réponse à des variables environnementales. L'écologie des mouvements d'animaux peut être étudiée à différentes résolutions, chacune étant appropriée pour l’étude d'un processus de mouvement spécifique. Par exemple, les causes des mouvements dispersifs, les déplacements d’individus à grande échelle qui pourraient conduire à des flux de gènes, peuvent être étudiées avec des données à faible résolution de rencontres occasionnelles, tandis que des données à plus haute résolution permettent l'identification des comportements de ces individus. Dans cette thèse, j'utilise des méthodes de capture-marquage-recapture et de radiotélémétrie sur une population de crapauds de Fowler (Anaxyrus fowleri) située sur la rive nord du lac Erie à Long Point, Ontario, Canada, afin d'explorer divers aspects de l'écologie de leurs mouvements. Dans mon premier chapitre, j'utilise un ensemble de données chronologiques sur les occurrences d'Anaxyrus fowleri recueillies par capture-marquage-recapture (2002-2021, incl.) pour explorer le rôle de l'échelle temporelle dans la distribution des mouvements dispersifs. Dans mon deuxième chapitre, j'utilise des données provenant du même ensemble de données à long terme, mais limitées à des mouvements de 24 h afin d'explorer les facteurs potentiels qui puissent expliquer la variation des distances de déplacement : la taille corporelle individuelle, le sexe, la densité des congénères, les variations environnementales et/ou la personnalité. Pour mon troisième chapitre, j'utilise la même méthode de capture-marquage-recapture sur une seule saison de terrain avec l'effet supplémentaire d'un déplacement artificiel pour tester les tendances au retour d'Anaxyrus fowleri en dehors de leur saison de reproduction. Pour mon quatrième chapitre, j'estime les longueurs de pas de trajectoire et les angles de virage en utilisant des données de radiotélémétrie à haute résolution avec 30 minutes d'intervalle entre les occurrences pour évaluer le lien entre la variation au niveau individuel et les distributions de la population. Pour mon cinquième et dernier chapitre, je procède à une analyse systématique des études empiriques sur la dispersion des animaux en relation avec la densité des congénères afin d'examiner les preuves de dispersion dépendante de la densité et de vérifier si les rapports sur la présence de ce phénomène sont reliés aux taxons et/ou biaisés par la méthodologie employée. Dans l'ensemble, les résultats des cinq chapitres sont cohérents avec l'hypothèse que les mouvements des animaux sont stochastiques à travers les échelles temporelles. L'exploration du lien entre les mouvements effectués à différentes résolutions, et par la même population, permet de créer un cadre de mouvement qui répond aux questions fondamentales liées aux processus de mouvement – quand, comment, et pourquoi les animaux se déplacent – sans lesquelles nous ne pouvons pas comprendre les résultats des mouvements - où les animaux s’établissent

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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.108
Threshold uncertainty score0.215

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.013
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.274 · 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
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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