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Record W2140112754 · doi:10.7202/705337ar

Les réseaux trophiques lacustres: structure, fonctionnement, interactions et variations spatio-temporelles

2005· article· fr· W2140112754 on OpenAlexaff
Bernadette Pinel‐Alloul, A. Mazumber, Guillaume Lacroix, Xavier Lazzaro

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'analyse comparative des réseaux trophiques lacustres est d'un grand intérêt pour le développement de la limnologie contemporaine et l'aménagement des lacs. L'analyse des mécanismes écologiques déterminant la structure et le fonctionnement des réseaux trophiques dans les lacs tempérés a permis l'émergence de plusieurs modèles, souvent contradictoires, et suscité d'intenses débats sur le rôle respectif des ressources et des prédateurs. Par contre, dans les lacs tropicaux, les études sont en majorité descriptives et la recherche de principes généraux et de concepts unificateurs y est rare. Cette synthèse présente l'état des connaissances, les approches méthodologiques, les modèles de régulation concernant la structure et le fonctionnement des réseaux trophiques lacustres. Les réseaux trophiques semblent varier selon un gradient de situations intermédiaires entre deux modèles extrêmes : (a) les milieux à cascades trophiques intenses et à effet atténué des ressources (lacs tempérés oligo-mésotrophes) caractérisés par la présence de poissons piscivores et de zooplancton herbivore de grande taille (tels Daphnia spp.) et (b) les milieux à régulation intermédiaire (lacs tempérés méso-eutrophes et la plupart des lacs tropicaux), caractérisés par la présence de poissons filtreurs microphages omnivores et de zooplancton herbivore de petite taille. Notre synthèse souligne aussi l'importance d'allier les approches expérimentales en enceintes ou par biomanipulation à des suivis à long terme et des modélisations pour avoir une bonne compréhension et des prédictions précises du fonctionnement des écosystèmes lacustres à différentes échelles spatiales et temporelles et pour différentes conditions climatiques, géographiques ou trophiques.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.342
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.073
GPT teacher head0.338
Teacher spread0.266 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
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

Citations21
Published2005
Admission routes1
Has abstractyes

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