MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W648123492 · doi:10.71781/20452

Échantillonnage et modélisation de l’habitat des communautés de poissons de rivière des basses Laurentides

2011· dissertation· fr· W648123492 sur OpenAlexfundaboutno aff
Jean-Martin Chamberland

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2011
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs études à grande échelle ont identifié la modification ou la perte d’habitats comme menace principale à la conservation des communautés de poissons d’eau douce. Au Canada, « aucune perte nette dans la capacité productive des habitats » (NNL) est le principe directeur de la politique de gestion des habitats du ministère des Pêches et Océans. Le respect du NNL implique l’avancement des connaissances au niveau des relations entre les poissons et leurs habitats, de même que des outils pour quantifier l’impact de la modification des habitats sur les poissons. Les modèles d’utilisation de l’habitat des poissons (FHUM) sont des outils qui permettent d’améliorer nos connaissances des relations poissons – habitat, de prédire la distribution des espèces, mais aussi leurs densités, biomasses ou abondances, sur la base des caractéristiques de l’environnement. L’objectif général de mon mémoire est d’améliorer la performance des FHUM pour les rivières des basses Laurentides, en suggérant des perfectionnements au niveau de 2 aspects cruciaux de l’élaboration de tels modèles : la description précise de la communauté de poissons et l’utilisation de modèles statistiques efficaces. Dans un premier chapitre, j’évalue la performance relative de la pêcheuse électrique et de l’échantillonnage en visuel (plongée de surface) pour estimer les abondances des combinaisons d’espèces et de classes de taille des poissons en rivière. J’évalue aussi l’effet des conditions environnementales sur les différences potentielles entre les communautés observées par ces 2 méthodes d’échantillonnage. Pour ce faire, 10 sections de rivière de 20 m de longueur ont été échantillonnées à l’aide de ces 2 méthodes alors qu’elles étaient fermées par des filets de blocage. 3 plongeurs performèrent l’échantillonnage en visuel en se déplaçant de l’aval vers l’amont des sections, tout en dénombrant les espèces et classes de taille. Par la suite, nous avons fait 3 passages de pêcheuse électrique et les abondances furent estimées grâce à un modèle restreint de maximum de vraisemblance, basé sur la diminution des abondances observées. De plus grandes abondances de poissons furent observées en visuel qu’avec la pêcheuse électrique à tous les sites. La richesse spécifique observée en visuel était plus élevée (6/10) ou égale (4/10) à celle observée avec la pêcheuse électrique. Les différences entre les communautés de poissons observées à l’aide de ces 2 méthodes ne purent être reliées aux conditions environnementales. Les résultats de cette expérience sont contraires à ceux de toutes les études comparant ces 2 méthodes d’échantillonnage, lesquels suggèrent une supériorité de la pêcheuse électrique. Les conditions environnementales de notre expérience étaient distinctes de celles observées dans les autres études (absence d’arbres tombés dans l’eau, très peu de substrats grossiers), mais la différence la plus marquante était en terme de communauté de poissons observée (dominance des cyprinidés et des centrarchidés plutôt que des salmonidés). Je termine ce chapitre en suggérant que les caractéristiques comportementales favorisant l’évitement de la capture (formation de bancs) et facilitant l’observation en visuel (curiosité) sont responsables de la supériorité de la plongée de surface pour échantillonner les communautés dans les rivières des basses Laurentides. Dans un deuxième chapitre, je développe des FHUM pour des communautés de poissons de rivière ayant plusieurs espèces. Dans le but de simplifier la modélisation de telles communautés et d’améliorer notre compréhension des relations poissons – habitat, j’utilise les concepts de guilde écologique et de filtre environnemental pour explorer les relations entre les guildes formées sur la bases de différents types de traits (reproducteurs, taxonomiques, éco-morphologiques et alimentaires) et les conditions environnementales locales à l’échelle du méso-habitat. Les modèles d’habitats basés sur les guildes reproductrices ont clairement surpassé les autres modèles, parce que l’habitat de fraie reflète l’habitat de préférence en dehors de la période de reproduction. J’ai également utilisé l’approche inverse, c’est à dire définir des guildes d’utilisation de l’habitat et les mettre en relation avec les traits des espèces. Les traits reliés à l’alimentation des poissons ont semblés être les meilleurs pour expliquer l’appartenance aux groupes d’utilisation de l’habitat, mais le modèle utilisé ne représentait pas bien la relation entre les groupes. La validation de notre modèle basé sur les guildes reproductrices avec un jeu de données indépendant pourrait confirmer notre découverte, laquelle représente une manière prometteuse de modéliser les relations poissons – environnement dans des communautés de poissons complexes. En conclusion, mon mémoire suggère d’importantes améliorations aux FHUM pour les communautés de poissons des basses Laurentides, en suggérant de prendre en compte les caractéristiques biologiques des cours d’eau dans le choix d’une méthode d’échantillonnage, et également en utilisant une méthode prometteuse pour simplifier les FHUM de communautés de poissons complexes : les guildes reproductrices.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal)→Même sujetFish Ecology and Management Studies→Travaux en français237 207→