Coupling salinity reduction to aquatic animal well-being and ecosystem representativeness at the Biodôme de Montréal
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a case study of a locally adapted sustainable strategy of salinity reduction applied to the Saint Lawrence maritime ecosystem at the Biodome de Montreal. In conformity with the standards of the CAZA (Canadian Aquarium and Zoos Association), this procedure was implemented to reconcile animal well-being, ecosystem representativeness and control of costs under the operational environment of a cold seawater recirculation system featuring the Golfe du Saint Laurent Ecosystem (GSLE) and its associated live collection. A simple methodology to carry out safe salinity reduction procedures of artificial seawater environments (from 28 to 24 Practical Salinity Units) is proposed and detailed. Adapted salinity challenge tests at 14, 21 and 24 were conducted beforehand and simple adapted indicators were used on a selection of key species (thorny skate: Raja radiate ; little skate: R. erinacea ; barndoor skate: R. laevis ; Atlantic cod: Gadus morhua ; green urchins: Strongylocentrolus droebachien and American lobster: Homarus americanus ) to evaluate the well-being and mortality risks associated with both a lower operational salinity (long-term exposure) and an unavoidable salinity drop (short-term exposure) observed during routine large-scale water renewal operations. Economic gains achieved through reduction in the use of costly synthetic salt formulation were calculated. The savings achieved during three years of operation at 24 PSU have been applied to the improvement of the water quality control management capacities of the GLSE exhibit such as a sulphur-based denitrification unit, additional ozonation and protein skimming capacities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».