Connectivité entre les populations du fjord du Saguenay et celles du golfe du Saint-Laurent
Bibliographic record
Abstract
L’analyse des marqueurs microsatellites et d’allozymes chez différentes espèces de poissons de fond (morue, flétan du Groenland et sébaste) et de crustacés (crabe des neiges et crevette nordique) montre que les organismes du Saguenay et du Saint-Laurent appartiennent aux mêmes populations. La seule différenciation génétique est observée au locus Pan I chez la morue. Cette différenciation pourrait toutefois être causée par la sélection, qui agirait dans le fjord du Saguenay, plutôt que par l’isolement génétique de la population. Les données complémentaires disponibles pour les poissons de fond (composition élémentaire des otolithes, morphométrie et faune parasitaire) montrent que les individus capturés dans le Saguenay diffèrent de ceux du Saint-Laurent. Ces différences suggèrent que les individus du Saguenay et du Saint-Laurent passent la majeure partie de leur cycle vital dans des environnements différents. Considérant la très faible survie larvaire observée dans le fjord, cette revue suggère que les populations de poissons de fond du Saguenay constituent des populations puits, dont le recrutement dépend de l’apport de juvéniles depuis le Saint-Laurent. Une fois les individus installés dans le Saguenay, ils y passent la majorité de leur vie. Même si nous ne possédons pas de données complémentaires pour les crustacés, il est possible que le même mécanisme opère chez ces espèces.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".