Les macroalgues du Saint-Laurent : une composante essentielle d’un écosystème marin unique et une ressource naturelle précieuse dans un contexte de changement global
Bibliographic record
Abstract
Aux latitudes moyennes, les grandes algues sont une composante essentielle des écosystèmes côtiers comme source de nourriture et d’habitat pour les communautés benthiques. Les assemblages de macroalgues dans l’écosystème marin du Saint-Laurent (ÉMSL) sont largement dominés par les fucales (Fucus, Ascophyllum) dans l’étage médiolittoral et par les laminaires (Alaria, Saccharina, Agarum) et les algues calcaires dans l’étage infralittoral. Peu d’efforts ont été consacrés à l’étude de leur écologie alors même que les activités de récolte sont en croissance. En dépit des similitudes entre l’ÉMSL et les écosystèmes comparables de l’est du Canada et d’Europe, il y a des différences fonctionnelles frappantes associées à 2 sources de perturbations : le broutage intense des algues par les oursins dans l’étage infralittoral et l’abrasion des communautés de l’étage médiolittoral par les glaces. Dans plusieurs régions de l’ÉMSL, ces perturbations réduisent l’extension des assemblages d’algues, ce qui génère des incertitudes sur le potentiel d’exploitation de cette ressource. Il en ressort qu’il faut approfondir les connaissances sur la répartition et l’abondance des espèces mais aussi développer l’algoculture, cela autant pour conserver les ressources naturelles et leurs services écologiques que pour assurer un approvisionnement stable des marchés émergents avec des ressources de qualité. À terme, ces informations seront indispensables pour anticiper les changements causés par le réchauffement climatique et par l’augmentation des invasions biologiques.
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 | 0.001 |
| 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".