Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2008. / Titre de l'écran-titre (visionné le 12 janvier 2009). Bibliogr.

La niche écologique est souvent considérée comme étant une caractéristique propre à l’espèce ou à la population. Cependant, les individus d’une même espèce ne partagent généralement pas la même niche. Plusieurs études, portant principalement sur la diète alimentaire, ont déjà montré que certaines espèces dites généralistes sont en fait composées d’individus spécialistes n’utilisant qu’une portion de la niche globale de leur population. J’ai effectué une expérience visant à mesurer la spécialisation individuelle de la sélection des habitats chez le Bruant à gorge blanche (Zonotrichia albicollis; BRGB ou « bruants »), à la Forêt Montmorency, Québec. Des relevés par points d’écoute nous ont permis de confirmer que le BRGB fréquentait une vaste gamme d’habitats forestiers allant des parterres de coupe récents (< 1 an) aux peuplements matures feuillus et résineux riches et pauvres en lisières. Selon l’hypothèse de la spécialisation individuelle, les individus de cette espèce devraient être fidèles à un type précis de peuplement forestier. Des individus spécialistes devraient ainsi relocaliser leur territoire en cas de perturbation majeure, même si l’habitat suivant la perturbation demeure adéquat pour l’espèce. Nous avons comparé la fidélité interannuelle de bruants aux peuplements matures non soumis à des coupes forestières (sites témoins) à la fidélité aux peuplements matures soumis à des coupes totales effectuées durant l’hiver entre deux saisons de nidification (sites expérimentaux). Les sites expérimentaux étaient fréquentés par l’espèce dès les mois qui suivaient les coupes. Parmi les oiseaux retournés au site d’étude deux étés consécutifs, la fidélité au territoire des 14 mâles des sites expérimentaux était moins élevée que celle des 21 mâles des sites témoins (P = 0.01). La distance médiane de dispersion entre deux saisons de reproduction consécutives était deux fois plus élevée chez les mâles expérimentaux que chez les mâles témoins (P < 0.001). Aussi, plus leurs territoires originaux étaient coupés, plus les mâles des sites expérimentaux avaient tendance à s’éloigner de ceux-ci (P = 0.04). Bien que les nouveaux territoires des mâles expérimentaux étaient davantage coupés que leurs territoires originaux avant traitement (P = 0.02), leurs nouveaux territoires étaient tout de même moins coupés que l’emplacement de leurs territoires originaux après traitement (P = 0.04). Le gain en superficie non coupée dans les nouveaux territoires était correlé positivement avec la distance de dispersion des bruants expérimentaux (P = 0.03). Nous concluons que les BRGB n’utilisent individuellement qu’une partie de la niche écologique diversifiée de leur espèce. Il serait donc injustifié d’assumer que les individus d’une espèce ubiquiste sont versatiles et peu perturbés par les pratiques forestières en forêt boréale québécoise. / The ecological niche is often considered as a species or population property. However, conspecific individuals may sometimes use contrasting parts of their species’ niche. As shown by many studies dealing with individual diet, generalist species are often composed of individual specialists that use only a subset of their population’s niche. I did an experiment to measure individual specialization in habitat selection of White-throated Sparrows (Zonotrichia albicollis; WTSP; “sparrows”) at Forêt Montmorency, Quebec. Point counts showed that the WTSP used a large range of habitats, from clearcuts (< 1 year) to mature mixed and coniferous stands with and without edges. According to the individual specialization hypothesis, individual WTSP should be faithful to a particular type of forest stand. In case of major disturbance, specialized individuals should relocate their territories even if the habitat resulting from the disturbance is suitable for the species. We compared between-year fidelity of sparrows to mature stands not affected by forest harvest (control sites) vs. fidelity to mature stands clearcut during the winter between two breeding seasons (experimental sites). Experimental sites were used by the species from the first months following the clearcut. Among all birds that returned two consecutive summers to the study site, territory fidelity of the 14 males from experimental sites was lower then that of the 21 males from control sites (P = 0.01). Median between-year breeding dispersal distance of experimental males was twice as large as that of control males (P < 0.001). The more the original territory was clearcut, the farther experimental males dispersed (P = 0.04). Experimental males’ new territories were more clearcut than their old territories before treatment (P = 0.02). However, their new territories were less clearcut than the location of their old territories after treatment (P = 0.04). Gain in uncut habitat in new territories was positively correlated with between-year breeding dispersal distance of experimental males (P = 0.03). We conclude that WTSP individually use only a subset of their species’ wide ecological niche. Therefore, it seems unjustified to assume that individuals from a generalist species are versatile and barely disturbed by silvicultural treatments in Quebec’s boreal forests.

Les réseaux neuronaux profonds sont des outils prometteurs pour l'évaluation de la biodiversité aviaire, en particulier pour la détection des chants et la classification acoustique des espèces. Toutefois, on connaît mal l’étendue de leur capacité de généralisation face à la variation intraspécifique présente dans les chants d’oiseaux, ce qui pourrait mener à des biais. Notre étude porte sur l'évaluation des performances de BirdNET, un réseau neuronal profond, pour le traitement d’un corpus d'enregistrements audio caractérisés par une variation intraspécifique significative, en utilisant l’exemple du chant du bruant des prés (Passerculus sandwichensis). Dans la population de l'île de Kent, au Nouveau-Brunswick, les individus sont suivis et enregistrés grâce à leurs bagues de couleur et la présence de microdialectes est solidement documentée. Nous avons recueilli et annoté 69 606 chants provenant de 52 individus et analysé ces données à l'aide d’une version récente de BirdNET. Nos résultats révèlent que BirdNET démontre une précision globale suffisante, prédisant correctement 81,9 % des chants, ce qui dépasse les résultats rapportés par ses développeurs. Toutefois, nous avons observé une variation considérable dans les scores de confiance et les taux de prédiction exactes entre les individus, ce qui suggère des biais potentiels. Cependant, nos recherches n'ont pas mis en évidence de variation entre les résultats des différents microdialectes, ce qui souligne la relative robustesse de l'algorithme. Nous avançons que la variation observée entre les individus est due au fait que certains d’entre eux chantent systématiquement plus près des microphones, résultant en des chants plus clairs donc plus faciles à identifier. Pour mieux comprendre le processus de prise de décision de BirdNET, nous avons tenté de produire des cartes d'activation de classe, qui constituent un outil précieux pour identifier les éléments d’un chant qui déterminent une prédiction. Cependant, il ne nous a pas été possible d’obtenir des cartes d’activation de classe d’après la version actuellement disponible du code de BirdNET sans avoir recours à des connaissances avancées en informatique. L'accès à des outils explicatifs adaptés aux innovations récentes dans les architectures de réseaux neuronaux 4 profonds serait crucial pour mieux interpréter les résultats et renforcer la confiance des utilisateurs. Nos résultats soulignent la nécessité de poursuivre les recherches sur la capacité de généralisation des réseaux neuronaux profonds pour la bioacoustique en utilisant des ensembles de données monospécifiques portant sur de plus longues périodes ou des aires de répartition géographique plus vastes. En outre, l'extension de cette étude à des espèces ayant des répertoires plus importants ou des différences plus subtiles entre le chant des individus pourrait nous informer davantage sur les limites et le potentiel des algorithmes d'apprentissage profond pour la détection et la classification acoustiques des espèces. En conclusion, notre étude démontre les performances prometteuses de BirdNET pour le traitement d'un large corpus de chants de bruants des prés, et confirme son potentiel en tant qu'outil précieux pour l'évaluation de la biodiversité aviaire. Les biais dus aux techniques d’enregistrement et la variation dans les taux de succès observés entre les individus méritent d'être étudiés plus en détail. / Machine learning, particularly deep neural networks, has gained prominence as a valuable tool in ecological studies and wildlife conservation planning. In the field of avian biodiversity assessment, deep neural networks have shown remarkable promise, particularly in acoustic species detection and classification. Despite their success, a critical knowledge gap exists concerning the generalization ability of these algorithms across intraspecific variation in bird song. This raises concerns about potential biases and misinterpretation of results. This study focuses on evaluating the performance of BirdNET, a deep neural network, in processing audio recordings characterized by significant intraspecific variation in the Savannah Sparrow (Passerculus sandwichensis) song. Savannah Sparrows are an ideal candidate for this investigation, given their well-studied population on Kent Island, New Brunswick, Canada. Each male sings a unique, unchanging song throughout its life, and the population exhibits well-documented geographical microdialects. We collected a large corpus of Savannah Sparrow songs using autonomous and focal recorders on Kent Island, yielding a total of 69,606 manually annotated songs from 52 different sparrows. We analyzed the audio data using BirdNET-Analyzer. The resulting confidence scores were used to assess the algorithm's performance across microdialects and individual birds. Our results revealed that BirdNET exhibited considerable overall accuracy, correctly predicting 81.9% of the songs, which surpassed the results reported by the developers of BirdNET. We observed variations in BirdNET's confidence scores among individual birds, suggesting potential biases in its classifications. However, our investigation indicated no evidence of distinct biases towards specific microdialects, highlighting the algorithm's relative robustness across these groups. We suspect that the variation observed amongst individuals is caused by the fact that some were singing consistently closer to microphones, yielding clearer songs. To gain insights into BirdNET's decision-making process, we sought to employ class activation maps, a valuable tool for identifying essential song elements contributing to species predictions. However, we were unable to produce class activation maps from the current version of BirdNET 6 without advanced computer science skills. Access to informative tools adapted to recent innovations in deep neural network architectures for bioacoustic applications is crucial for understanding and interpreting results better. Such tools would enhance user confidence and favour accountability for conservation decisions based on these predictions. Our findings underscore the need for further research investigating the generalization capacity of deep neural networks in bioacoustics on single-species datasets with more extensive intraspecific variation and broader geographical ranges. Additionally, expanding this investigation to species with larger song repertoires or more subtle inter-individual song differences could provide valuable insights into the limits and potential of deep learning algorithms for acoustic species detection and classification. In conclusion, our study demonstrates BirdNET's promising performance in processing a large corpus of Savannah Sparrow songs, highlighting its potential as a valuable tool for avian biodiversity assessment. Biases and variations in confidence scores observed across individual birds warrant further investigation.