OCÉANOGRAPHIE, DISTRIBUTION ET CYCLE ANNUEL DE LA MORUE ARCTIQUE (BOREOGADUS SAIDA) EN MER DE BEAUFORT : UNE APPROCHE HYDROACOUSTIQUE
Bibliographic record
Abstract
La distribution et l’abondance des poissons sont largement déterminées par les interactions trophiques et les conditions environnementales. Les changements climatiques en Arctique constituent des modifications environnementales majeures susceptibles d’influencer le succès des espèces. Au sein du réseau trophique pélagique de l’Arctique canadien, la morue arctique (Boreogadus saida) assure la majeure partie des flux de carbone entre la production zooplanctonique et les prédateurs supérieurs. Cependant, l’écologie des stades adultes de cette espèce clé reste très mal connue. Ce manque de connaissances est largement imputable aux difficultés d’échantillonnage dans les conditions extrêmes de l’océan Arctique. L’acoustique sous-marine a été utilisée dans cette thèse, en couplage avec des données d’océanographie physique et biologique, afin d’améliorer les connaissances sur l’écologie de la morue arctique en mer de Beaufort. Une série temporelle hivernale acquise à une station fixe de 230 m de profondeur en baie de Franklin a permis de percer l’écologie hivernale de la morue arctique. L’étude à l’échelle saisonnière a montré que sous le couvert de glace, la morue arctique se maintenait dans la partie inférieure de la colonne d’eau, et était associée à l’halocline pacifique. Les estimations de biomasses ont progressivement augmenté à partir de la fin janvier (10 g m–3) pour atteindre des valeurs maximum en avril (2673 g m–3). Cette accumulation de morue arctique résulte probablement d’une advection passive dans les eaux de talus. L’étude à l’échelle journalière a mis au jour l’existence de migrations verticales journalières de la morue arctique, déclenchées par le taux de changement de lumière. La migration nocturne d’une partie de la population vers la surface reflète un comportement adopté par les plus petits individus pour s’alimenter en réduisant à la fois la compétition avec les plus grands individus et le risque de prédation par les phoques. Enfin, l’étude de la distribution spatiale avant la consolidation de la banquise a montré que la morue arctique se concentrait sur les talus (isobathes 150 à 600 m) du plateau du Mackenzie et du golfe d’Amundsen. Les densités étaient plus faibles (< 1 g m–3) que dans l’agrégation hivernale et constituaient probablement la source de l’agrégation détectée en baie de Franklin. Cette thèse a permis de caractériser l’habitat de la morue arctique et les interactions trophiques qui déterminent son comportement. Les estimations de biomasses ont confirmé l’importance de cette espèce dans le réseau trophique pélagique de l’Arctique.
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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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".