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Enregistrement W4386275692 · doi:10.7202/1105486ar

Déclin de la végétation aquatique submergée au lac Saint-Pierre de 2002 à 2021

2023· article· fr· W4386275692 sur OpenAlexvenueno aff
Martin Laporte, Marie-Josée Gagnon, Paschale Noël Bégin, Philippe Brodeur, Émilie Paquin, Julien Mainguy, Marc Mingelbier, Chantal Côté, Frédéric Lecomte, Conrad Beauvais, Zofia E. Taranu, Yves Paradis, Rémy Pouliot

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesForestryGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La végétation aquatique submergée (VAS) joue plusieurs rôles écologiques cruciaux et offre des services écosystémiques inestimables aux sociétés humaines. Cependant, une tendance mondiale montre un déclin de la VAS, généralement causé par la hausse des matières en suspension et des nutriments dans l’eau. L’étude de la VAS du lac Saint-Pierre de 2002 à 2021 a permis de documenter l’occurrence et la composition en espèces de cette végétation. La probabilité d’observer de la VAS aux différentes stations d’échantillonnage est passée de 75 % en 2002 à 20 % en 2021. Ce déclin de la VAS est accompagné d’un changement de composition de la communauté végétale principalement attribuable à la diminution de la vallisnérie d’Amérique (Vallisneria americana). Un potentiel refuge photique associé à la masse d’eau translucide des Grands Lacs supporterait le développement de la VAS dans le lac Saint-Pierre. Toute intervention réduisant la dispersion de cette masse d’eau dans le lac Saint-Pierre devrait être évitée. Des actions de gestion visant l’amélioration de la qualité de l’eau du lac Saint-Pierre et ses tributaires, en réduisant notamment la turbidité, sont nécessaires afin de protéger et de restaurer cette réserve mondiale de la biosphère de l’UNESCO.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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