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Enregistrement W2752575635

Dynamique des populations de saumon atlantique (Salmo salar) à l'échelle de son aire de répartition : séparer les différentes échelles dans les facteurs de forçage par une approche de modélisation hiérarchique bayésienne

2014· preprint· fr· W2752575635 sur OpenAlexaboutno aff
Félix Massiot‐Granier

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2014
Typepreprint
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyHumanitiesForestryPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Saumon atlantique (Salmo salar) compte parmi les migrateurs amphihalins les plus emblématiques. Ce poisson anadrome est présent à l’état sauvage dans tout l’Atlantique Nord, de l’ouest du Connecticut (USA) à la Baie d’Ungawa (Canada), et du nord de l’Espagne à la Norvège. Les caractéristiques particulières de son cycle de vie, notamment les stratégies de migrations entre les milieux marin et dulçaquicole, et les structures spatiales de métapopulation qui en résultent, en font un modèle écologique d’intérêt pour analyser l’effet des pressions anthropiques et environnementales à plusieurs échelles d’espace et de temps, comme la dégradation et la perte des habitats essentiels, la pêche et le changement climatique. Afin de comprendre le fort déclin des populations naturelles de saumon au cours du 20ème siècle, cette espèce a fait l’objet d’une attention scientifique particulière. Les recherches menées dans cette thèse s’inscrivent dans le cadre du projet de recherche européen FP7- ECOKNOWS et sont en lien avec les travaux du groupe de travail pour le saumon de l’Atlantique nord (ICES WGNAS). Elles poursuivent un double objectif : 1) améliorer les fondements méthodologiques du modèle d’évaluation utilisé par le groupe de travail du CIEM (WGNAS) construit à l’échelle des grands assemblages de populations pour l’aide à la décision pour la gestion de l’exploitation en mer; 2) s’appuyer sur une modélisation de la dynamique des populations à large échelle spatiale pour quantifier les variations des traits de vie de la phase marine du saumon, dans la perspective de tester l’hypothèse d’une empreinte des grands changements écosystémiques. Pour répondre à ce double objectif, nous nous sommes appuyés sur une approche de modélisation progressive. Dans un premier temps, nous avons développé un modèle de cycle de vie pour traduire la dynamique de population moyenne résultante d’un assemblage de populations. La modélisation et l’inférence sont réalisées dans le cadre des modèles hiérarchiques Bayesiens qui offrent grande flexibilité pour assimiler des sources de données et d‘informations variées dans les modèles de dynamique de population afin d’estimer les paramètres. L’application de ce modèle à l'Ecosse Est a permis de mettre en évidence un déclin des abondances en mer en lien avec une baisse de la survie lors des premiers mois de la phase marine. Les résultats montrent aussi que les taux de retour des poissons séjournant deux hivers en mer avant la maturation sexuelle ont décliné plus rapidement que ceux des poissons d’un hiver de mer. Dans un second temps, l’approche a été élargie à l’ensemble des populations de saumon de l’assemblage de populations sud-européen, afin d’explorer la cohérence des variations des traits de vie à large échelle, et ainsi tester l’hypothèse d’une réponse commune des populations de saumon à des changements écosystémiques touchant la phase marine du cycle de vie. Le modèle propose une modélisation conjointe de la dynamique des huit régions constituant l’assemblage sud-européen. Les résultats de ce modèle multi-régional mettent en évidence une forte synchronie dans les variations des paramètres de mortalité des post-smolts et dans l’âge de maturation. Les résultats sont en accord avec l’hypothèse du rôle important des conditions trophiques et/ou environnementales lors de la phase marine dans les variations de la dynamique des populations. Dans un troisième temps, nous avons proposé une méthode pour prendre en compte la variabilité interrégionale de la survie oeuf-smolt et sa composante densité-dépendante dans le modèle multi-échelle. Les résultats montrent que prendre en compte la densité dépendance dans la survie des juvéniles pendant la phase dulçaquicole du cycle de vie modifie fortement les estimations de la survie pendant la phase marine. Cela accentue la chute de la survie en mer au début des années 1990 et renforce la corrélation négative entre la survie des post-smolts pendant les premiers mois de leur phase marine et la probabilité de maturer dès la première année en mer. Ces résultats qualitatifs et quantitatifs sur la structure de la variabilité démographique au cours du cycle de vie du saumon atlantique sont discutés au regard de l’influence de différents facteurs de forçage dans une hiérarchie d’échelles spatiales.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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