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Contribution des données d’imagerie à une approche par traits fonctionnels de l’écologie des copépodes arctiques et subarctiques

2023· dissertation· W7151265113 sur OpenAlexaboutno aff
Laure Vilgrain

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical analysisGenetic inheritance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les copépodes dominent la biomasse du mésozooplancton des régions arctiques et subarctiques, où lumière, glace et production primaire varient fortement selon les saisons. En transformant le carbone fixé par les microalgues en réserves lipidiques pour survivre l’hiver, les Calanus spp. constituent une source d’énergie cruciale pour les poissons, oiseaux et mammifères marins. Historiquement, l’écologie des copépodes était étudiée par un comptage taxonomique après un échantillonnage par filets. Cette thèse propose un autre paradigme dans l’approche et les outils de leur étude. Une approche dite « par traits fonctionnels » est utilisée pour analyser des propriétés mesurables à l’échelle individuelle et influençant le succès écologique des organismes. Les traits fonctionnels (i.e. taille, régime trophique, migration verticale) sont partagés par plusieurs espèces et peuvent être reliés à des fonctionnalités des écosystèmes comme l’export de carbone, l’énergie disponible pour les réseaux trophiques, la résilience, etc. Comme une majorité des traits a une signature morphologique, nous les avons définis sur deux types d’images individuelles du plancton, complémentaires et couramment utilisées : des images in situ de l’Underwater Vision Profiler (UVP) et des images en couleur prises lors d’observations au stéréomicroscope. L’objectif de cette thèse est de comprendre comment les traits fonctionnels des copépodes, identifiés sur des images, peuvent être reliés aux dynamiques environnementales et au fonctionnement des écosystèmes arctiques et subarctiques. Dans le Chapitre 1, nous analysons des images in situ prises par l’UVP au moment de la fonte printanière de la banquise dans l’arctique canadien. Des variables morphologiques sont utilisées pour projeter les images dans un espace statistique, et les axes synthétisent les variations morphologiques en trois traits continus : la taille, l’opacité (qui nous renseigne sur les structures pigmentées), et la complexité du contour (indiquant probablement un taux d’activité par la visibilité des appendices). Cette analyse exploratoire a révélé des traits nouveaux, dont les variations étaient fortement corrélées à la fonte de la banquise et à l’efflorescence des algues. Plusieurs arguments indiquent que les maxima d’opacité des individus peuvent être attribués à la présence d’astaxanthine, un pigment caroténoïde rouge. Dans le Chapitre 2, une revue de la littérature a mis en évidence les conditions écologiques propices à la coloration des copépodes pour divers écosystèmes aquatiques à l’échelle globale. Nous démontrons que la pigmentation rouge peut participer au succès des individus (croissance, survie, reproduction) grâce aux propriétés antioxydantes de l’astaxanthine. Comme la pigmentation semble ajustable à de courtes échelles temporelles et avantageuse dans diverses conditions environnementales (lumière intense, basses températures et couvert de glace, ou grandes profondeurs), nous pensons qu’elle peut être considéré comme un de “couteau-suisse” de protection métabolique. Dans le Chapitre 3, une méthode de déconvolution de la couleur de l’astaxanthine a été utilisée pour produire un indice de rougeur sur des images de copépodes arctiques observés au stéréomicroscope. L’indice a été validé par comparaison avec une quantification chimique des pigments, et peut être utilisé pour des images prises dans diverses conditions grâce à une étape préalable de calibration des canaux de couleur. Cette thèse montre qu’il est possible d’extraire un maximum d’information à partir d’une image de plancton pour dégager des tendances écologiques sur de grands jeux de données, tout en gardant accès à la variabilité interindividuelle. Utiliser les traits définis ici (taille, pression de broutage, taux d’antioxydants), en combinaison avec d’autres outils, pourrait participer à la compréhension du fonctionnement des réseaux trophiques.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2023
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