MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W2614497932 · doi:10.71781/20327

Effets des fluctuations de débit sur la réponse au stress des poissons : étude intégrative de la physiologie et du comportement chez le grand brochet (Esox lucius L.)

2016· dissertation· fr· W2614497932 on OpenAlexfundno aff
Simonne Harvey‐Lavoie

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldImmunology and Microbiology
TopicAquaculture disease management and microbiota
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de MontréalFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesMinistry of Natural Resources
KeywordsEsoxHumanitiesPhilosophyBiologyPikeFish <Actinopterygii>

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le débit joue un rôle de première importance dans la modulation des caractéristiques physico-chimiques des rivières. Les poissons, à travers leur habitat, dépendent directement de cet ensemble de caractéristiques riveraines. De nombreuses études ont démontré qu’une altération du débit naturel des rivières, telle que par des installations hydro-électriques, a un effet négatif à l’échelle des populations et communautés de poissons. Par contre, les mécanismes qui sous-tendent ces relations sont toujours méconnus. Les processus physiologiques des poissons déterminent la façon dont ils sélectionnent leur habitat. La réponse au stress a été proposée comme étant un mécanisme qui les guide à travers les changements qui surviennent dans leur environnement. Le comportement, le cortisol plasmatique, le glucose et le lactate sanguin sont des indicateurs de la réponse au stress chez les poissons. Dans un premier temps, le mouvement de grands brochets Esox lucius L. a été observé dans deux rivières: l’une est régulée par éclusées, l’autre est non régulée et donc libre de barrage. Les résultats démontrent que le taux de mouvement chez des poissons qui habitent la rivière régulée est plus élevé que celui des poissons qui habitent dans la rivière non régulée. De plus, la direction de relation entre la distance parcourue par les poissons et le débit diffère entre rivières, et ce pour une même espèce. Dans un deuxième temps, l’effet d’une élévation de vitesse d’eau sur le cortisol, glucose et lactate de brochets qui proviennent de deux rivières qui présentent des types de gestion de débit contrastés est évalué. Ce chapitre conclut que les poissons de la rivière régulée 1) relâchent moins de glucose dans leur sang, et 2) ont des mécanismes qui permettent une accumulation moindre de lactate dans leur sang, que les poissons de la rivière non régulée lorsqu’ils sont soumis à une augmentation de vitesse d’eau. Dans un troisième temps, une approche analytique a été développée permettant de quantifier l’effet du débit sur la façon dont les brochets sélectionnent les conditions physiques de leur habitat, telle que la vitesse de l’eau. Les résultats des chapitres précédents suggèrent que les poissons de la rivière régulée sont soumis à des vitesses d’eau plus grandes que les poissons de la rivière non régulée. Ce nouvel outil permet de valider cette hypothèse. En dernier lieu, les taux de base et maximaux de cortisol plasmatique, ainsi que de glucose et lactate sanguin ont été mesurés chez des brochets qui vivent dans les deux types de rivière. Ces indicateurs témoignent de la qualité de l’habitat dans lequel les poissons vivent. Nos résultats suggèrent que les poissons qui vivent dans la rivière régulée peuvent moduler leurs niveaux de base et maximaux en cortisol plasmatique dans le but d’éviter le stress chronique. Cette thèse évalue les effets des changements de débit sur les poissons par des approches innovantes, situées à la frontière entre les domaines physiologiques et écologiques. Elle contribue à approfondir nos connaissances en ce qui a trait aux mécanismes par lesquels les poissons se distribuent à travers les différents habitats de rivière.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.010

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.303
Teacher spread0.285 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueOpen MIND→Same topicAquaculture disease management and microbiota→French-language works237,207→