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Record W2046035018 · doi:10.7202/1025070ar

Restauration des habitats du lac Saint-Pierre : un prérequis au rétablissement de la perchaude

2014· article· fr· W2046035018 on OpenAlexafffundvenueabout
Véronik de la Chenelière, Philippe Brodeur, Marc Mingelbier

Bibliographic record

VenueLe Naturaliste canadien · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicFire effects on ecosystems
Canadian institutionsMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsDesjardins
FundersMinistère des Ressources Naturelles et de la Faune
KeywordsHumanitiesArtForestryGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

La perchaude (Perca flavescens) du lac Saint-Pierre a connu un déclin majeur à partir du milieu des années 1990. La situation est devenue si critique que le gouvernement du Québec a décrété, en 2012, un moratoire de 5 ans sur les pêches commerciale et sportive. Si la pêche a contribué à cet effondrement, la perchaude a aussi souffert de la détérioration de ses habitats depuis les années 1950. L’analyse de l’utilisation du sol à partir de photographies aériennes, couplée à la modélisation des meilleurs habitats de reproduction dans la zone littorale, indique que 5 000 ha d’habitats printaniers ont été dégradés par plusieurs activités anthropiques. La disparition d’herbiers et la prolifération de cyanobactéries benthiques dans les zones de croissance des jeunes perchaudes, la diminution de la connectivité entre le lac et la zone littorale, l’implantation d’espèces exotiques, l’arrivée d’un nouveau prédateur aviaire et aussi le climat ont contribué à l’échec du recrutement et au déclin de la perchaude. Les constats de détérioration du lac Saint-Pierre indiquent que la situation ne s’améliorera que lorsque les espèces pourront se reproduire et se développer dans un milieu sain, ce qui nécessitera la restauration d’habitats, ainsi que l’amélioration de la qualité de l’eau et de la connectivité entre le lac et la zone littorale.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.598
Threshold uncertainty score0.799

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.213
Teacher spread0.208 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations37
Published2014
Admission routes4
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