Réponse métabolique du saumon Atlantique (Salmo salar) aux fluctuations journalières de température : rôles de la température d’acclimatation et de l’historique thermique
Bibliographic record
Abstract
En général, le métabolisme des poissons est estimé à des valeurs de température constantes, mais les effets de fluctuations journalières de température similaires à celles retrouvées en milieu naturel semblent peu connus. Les objectifs du présent mémoire sont de quantifier les effets de la température moyenne d’acclimatation et d’évaluer les effets de l’historique thermique des individus, sur les réponses métaboliques de tacons de saumon Atlantique (Salmo salar) aux fluctuations journalières de la température. Des tacons provenant de deux rivières, une fraîche et une chaude, ont été acclimatés à un maximum de quatre régimes thermiques (constant 15 °C ou 20 °C, fluctuant 15 °C ± 2.5 °C ou 20 °C ± 2.5 °C) et leur taux métabolique standard estimés par respirométrie par débit-intermittent. Les fluctuations journalières de température (15 °C ± 2.5 °C) près de l’optimum thermique pour cette espèce (16 °C) n’affectent pas le taux métabolique standard. À l’opposé, les fluctuations journalières de température plus chaudes (20 °C ± 2.5 °C) augmentent de 35.4% le taux métabolique standard des tacons de la rivière plus chaude, mais pas ceux des poissons de la rivière fraîche. Ainsi, la température moyenne à laquelle sont acclimatés les poissons peut affecter leur réponse métabolique aux fluctuations journalières de température, mais cette réponse peut varier entre populations provenant de rivières présentant des régimes thermiques différents. Enfin, grâce aux données de métabolisme précédemment estimées, un modèle de métabolisme standard a été développé pour des tacons de saumon Atlantique soumis à des fluctuations journalières de température.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".