MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7133274616

L'encrassement biologique des bâtiments comme vecteur de l'introduction d'espèces non indigènes au Canada

2022· other· fr· W7133274616 sur OpenAlexaboutno aff
Tessa Rose Brinklow, Farrah T. Chan, Mohammad Etemad, Jiban Chandra Deb, Sarah A. Bailey

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationIle de franceFluorescent labelling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’encrassement biologique est l’accumulation d’organismes (tels que les algues, les moules, les pouces-pieds et autres taxons) sur les surfaces immergées. L’encrassement biologique des bâtiments est considéré comme indésirable, parce qu’il réduit l’efficacité énergétique des bâtiments en augmentant la traînée et qu’il peut transporter des organismes sur de longues distances vers des endroits situés en dehors de leur région biogéographique naturelle. Par rapport à d’autres vecteurs de transfert d’organismes aquatiques, tels que les eaux de ballast, l’encrassement biologique est relativement peu étudié, bien qu’il s’agisse d’un vecteur majeur d’introduction d’espèces non indigènes (ENI) aquatiques dans les écosystèmes côtiers du monde entier. Pour cette raison, Transports Canada a demandé un avis scientifique à Pêches et Océans Canada afin d’obtenir une évaluation nationale actualisée de la probabilité de l’introduction et de l’établissement d’ENI par le biais de l’encrassement biologique des bâtiments, afin de guider l’élaboration de politiques de gestion de l’encrassement biologique. Un modèle mécaniste à plusieurs stades (un modèle à plusieurs étapes décrivant les parties ou les stades du processus d’invasion) a été utilisé dans le cadre de cette étude afin d’évaluer la probabilité d’introduction et d’établissement d’ENI au Canada à partir des données recueillies pendant un an sur les premières arrivées de bâtiments commerciaux battant un pavillon étranger. Les stades du modèle comprennent l’arrivée, la survie et l’établissement des ENI, cependant dans le présent document, le terme « établissement » désigne le succès cumulatif des trois stades pour aboutir à une population autonome dans les eaux canadiennes. Des évaluations distinctes ont été menées pour les surfaces principales de la coque des bâtiments et les zones de recoins combinées (telles que le caisse de prise d’eau, l’hélice et les tunnels des propulseurs, où l’encrassement biologique est susceptible d’être plus concentré). Les résultats ont été résumés pour les quatre régions côtières du Canada – Atlantique, Pacifique, Grands Lacs-fleuve Saint-Laurent et Arctique – en fonction du port de destination ou d’arrivée des bâtiments. Les paramètres du modèle étaient basés sur des données empiriques sur l’encrassement biologique des bâtiments et des données empiriques environnementales, ainsi que sur des estimations des processus biologiques en tenant en compte de leur variabilité. Les estimations des établissements primaires moyens d’ENI par an via les coques des bâtiments variaient de moins de 1 (région de l’Arctique) à 2,2 (région du Pacifique) ENI par an. De même, le nombre moyen de sorties jusqu’à ce qu’au moins un établissement d’ENI via la coque soit réussi variait de 94 sorties (région du Pacifique) à 174 sorties (région des Grands Lacs et du fleuve Saint-Laurent). Les établissements primaires d’ENI associés aux recoins des bâtiments étaient généralement plus élevés que ceux associés à la coque, les établissements d’espèces les plus élevés par an étant de 8,4 ENI par an, avec 23 sorties jusqu’à l’établissement (région du Pacifique). Bien que ces estimations soient marquées par une certaine incertitude, les résultats indiquent une probabilité non négligeable d’établissement d’ENI par l’encrassement biologique des bâtiments dans toutes les régions du Canada. On estime que les côtes de l’Atlantique et du Pacifique accueilleront le plus grand nombre d’établissements d’ENI, en raison du nombre plus élevé d’arrivées de bâtiments dans ces régions. Les taux d’établissement des ENI via les zones principales de la coque des bâtiments étaient inférieurs à ceux des recoins, ces derniers (tous combinés) présentant une plus grande abondance d’encrassement biologique malgré une surface mouillée plus petite. L’encrassement biologique des bâtiments doit être considéré comme un vecteur dominant et actif d’introduction des ENI au Canada.

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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada→Travaux en français237 207→