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Enregistrement W4402443185 · doi:10.7202/1113307ar

L’invasion du fleuve Saint-Laurent (Québec, Canada) par la tanche (<i>Tinca tinca</i>) : que nous apprend l’historique de l’expansion spatio-temporelle sur l’ampleur du problème qui nous guette ?

2024· article· fr· W4402443185 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
David Dussault, Olivier Morissette, Frédéric Lecomte

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En 1991, la tanche (Tinca tinca Linné, 1758) a été relâchée illégalement dans les eaux de la rivière Richelieu. Après s’être répandue dans l’ensemble de cette rivière, ce poisson a colonisé le fleuve Saint-Laurent et le lac Champlain. La présente étude analyse par cartographie l’évolution spatio-temporelle de sa dispersion depuis son introduction en quantifiant notamment les patrons et les taux de dispersion à partir des données d’occurrences de 1999 à 2020. Les résultats démontrent une saturation spatiale observée à l’échelle du corridor fluvial, notamment dans l’ensemble des secteurs du lac Saint-Pierre, dès 2012. Trois phases distinctes de dispersion sont ainsi observées : 1) une période de latence de 1991 à 2006 ; 2) une période de croissance exponentielle de 2006 à 2012 ; 3) une période de saturation depuis 2012. Bien que le taux de dispersion de la tanche pourrait ralentir au cours des prochaines années en raison de la saturation spatiale observée, il semble cependant que l’espèce n’ait pas encore atteint son pic d’abondance en matière de biomasse. Cette étude souligne l’importance d’orienter les futures études vers la quantification de ce processus et d’évaluer les conséquences que la tanche aura sur la communauté des poissons et leur habitat.

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)0,002
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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