Facteurs environnementaux associés à la prolifération de la méduse d’eau douce Craspedacusta sowerbii dans les lacs du Québec
Notice bibliographique
Résumé
Les proliférations (aussi appelées pullulations ou « blooms ») de la méduse d’eau douce Craspedacusta sowerbii semblent de plus en plus fréquentes dans les lacs d’Amérique du Nord. Cependant, puisqu’elles apparaissent sporadiquement, de façon discontinue dans le temps et l’espace, on connaît mal leur répartition, leur écologie et les facteurs environnementaux qui les influencent. Les objectifs du présent projet étaient de déterminer la répartition spatiale et les facteurs environnementaux responsables de la prolifération de C. sowerbii au Québec en vue de prévoir de nouvelles proliférations. À l’aide des données recueillies, nous avons cartographié la répartition des lacs québécois envahis par C. sowerbii jusqu’en 2014 et colligé des données sur les variables environnementales de ceux-ci : leur profondeur maximale, leur superficie, leur périmètre et leur altitude, ainsi que la transparence de l’eau et sa concentration en chlorophylle a , en carbone organique dissous (COD) et en phosphore total. En tout, l’espèce a été répertoriée dans 88 lacs au Québec, principalement dans les régions des Laurentides, de l’Outaouais et de l’Estrie, où les lacs sont particulièrement abondants. Selon nos analyses statistiques, les proliférations de cette méduse exotique au Québec ont été observées plus fréquemment dans les lacs dont la superficie est supérieure à 2,8 km² et dont l’eau a une concentration en phosphore total inférieure à 14,77 µg/l.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».