Réponses des espèces de poissons à des facteurs de stress environnementaux dans la région des Grands Lacs de l'Ontario
Notice bibliographique
Résumé
AvertissementL'auteur de ce mémoire ou de cette thèse a autorisé l'Université du Québec à Trois-Rivières à diffuser, à des fins non lucratives, une copie de son mémoire ou de sa thèse.Cette diffusion n'entraîne pas une renonciation de la part de l'auteur à ses droits de propriété intellectuelle, incluant le droit d'auteur, sur ce mémoire ou cette thèse.Notamment, la reproduction ou la publication de la totalité ou d'une partie importante de ce mémoire ou de cette thèse requiert son autorisation.REMERCIEMENTS J'aimerais d'abord remercier mon directeur de maîtrise Marco A. Rodriguez pour m'avoir permis de réaliser ce projet et de m'avoir soutenu tout au long de ce projet.Je remercie également les membres de mon comité, Vincent Maire et Raphaël Proulx, pour leurs commentaires constructifs tout au long de mon cheminement.Je tiens également à remercier Nicholas E. Mandrak (University of Toronto Scarborough), un des premiers instigateurs de ce projet et co-auteur de l'article scientifique qui découlera de cette maîtrise ainsi que David Andrews, Lynne Bouvier, Andrew Drake et Elliot Quider (Pêches et Océans Canada) pour avoir donné accès à leur base de données et répondu rapidement à toutes nos demandes.De plus, j ' aimerais remercier Alan Dextrase et Rowshyra Castaneda qui ont généreusement fourni des données supplémentaires.Cette maîtrise n' aurait pas été aussi enrichissante sans la compagnie de tous les membres du Centre de Recherche sur les Interactions Bassins Versants -Écosystème Aquatiques (RIVE) que je tiens ici à remercier dans leur ensemble.Finalement, je souhaite remercier tout particulièrement ma famille et mes amis, pour m' avoir aidé et encouragé tout au long de ma maîtrise. AVANT-PROPOSCe mémoire s' inscrit dans le cadre de la gestion d' espèces considérées comme en péril au Canada, et dans le cadre du réseau Canadian Freshwater Species At Risk, groupe de recherche qui vise à mieux comprendre les problématiques qui entourent les espèces vulnérables au Canada. RÉSUMÉLes changements anthropiques des facteurs de stress environnementaux tels que la turbidité, la température de l'eau, la concentration en oxygène et la vitesse de l'eau sont une menace majeure pour les espèces aquatiques vulnérables.Cependant, les espèces menacées sont souvent de nature rare, ce qui pose des défis particuliers lors de l'estimation de leurs réponses aux facteurs de stress environnementaux.Notre objectif principal dans cette étude était de comprendre les réponses de poissons vulnérables aux facteurs de stress environnementaux dans le bassin canadien des Grands Lacs.Nous avons combiné des données existantes de Pêches et Océans Canada (MPO) sur l'abondance relative et les caractéristiques environnementales avec des données de la littérature sur les traits fonctionnels et la phylogénie des espèces dans une seule base de données.La base de données résultante comprenait des informations sur 115 espèces, dont 12 vulnérables.Nous avons utilisé un modèle de distribution multi-spécifique (angl.: joint species distribution model, JSDM) pour quantifier simultanément les réponses des espèces aux facteurs de stress environnementaux et leur relation avec les traits fonctionnels.Nous avons aussi incorporé au JSDM des corrélations phylogénétiques et les caractéristiques du plan d'échantillonnage.Le modèle nous a permis d'estimer l'effet des facteurs de stress environnementaux sur les espèces vulnérables.La structure hiérarchique du JSDM a permis un « emprunt de force» statistique, dans lequel les informations provenant des espèces abondantes contribuent aux estimations pour les espèces plus rares.Les réponses dérivées du modèle aux facteurs de stress environnementaux donnent une base pour la classification des espèces en termes de leurs tolérances aux changements environnementaux.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».