La reproduction de l'alose savoureuse (alosa sapidissima) dans le fleuve Saint-Laurent
Bibliographic record
Abstract
L' objectif général de cette étude consistait à décrire la stratégie de reproduction de l'alose savoureuse (A/osa sap idiss ima) dans le fleuve Saint-Laurent. Une campagne d' échantillonnage réalisée tout au long de l'été 2006 suivie d'analyses en laboratoire des échantillons recueillis ont permis de répondre aux principaux objectifs de cette étude. Le premier objectif était de trouver des indices de l'existe~ce de frayères inconnues jusqu'à . présent dans le système du Saint-Laurent. Le deuxième objectif consistait à déterminer si les aloses du Saint-Laurent se reproduisent par pontes multiples. L' objectif numéro trois consistait à approfondir les connaissances sur les périodes de fraie, d'éclosion et sur la croissan~e des jeunes de. l'année et le quatrième objectif était de déterminer s' il y a une mortalité sélective en fonction de la taille chez les aloses savoureuses lors de leur premier été de vie. La méthode utilisée pour rechercher des nouveaux sites de fraie consistait à évaluer l'âge des plus jeunes poissons capturés à l'aide de leurs otolithes pour estimer le secteur dans lequel ils ont pu naître. Nous avons trouvé que l'alose fraie fort probablement dans les secteurs suivants: Montréal, Trois-Rivières, Batiscan et l'Île d'Orléans. Les observations que nous avons faites sur les distributions des dates de naissance dans le temps et dans l'espace nous mènent à croire que l'alose se reproduit probablement par pontes multiples et nous avons émis l 'hypothèse voulant que certains géniteurs débutent leur saison de reproduction en frayant à des sites en amont et qu'ils migrent pour se reproduire successivement dans des frayères plus en aval. Nous avons observé que la courbe de croissance des jeunes aloses de l'année suivait une fonction de Gompertz et que les poissons nés plus tard au cours de l'été croissaient significativement plus rapidement que ceux nés plus tôt. Nous avons trouvé que le taux de croissance plus élevé des poissons nés plus tard est associé à des températures plus chaudes rencontrées dès leur naissance. Les mesures effectuées sur les otolithes ne nous ont pas permis de répondre au dernier objectif qui était de déterminer s'il Y a une mortalité sélective en fonction de la taille chez les jeunes de l'année. En effet, des différences trop importantes entre les mesures prises sur les otolithes droite et gauche des aloses nous ont empêché de pouvoir rétro calculer la taille des poissons à la naissance.
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 | 0.001 | 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) | 0.001 | 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".