Variabilite spatio-temporelle des abondances de juveniles de saumon atlantique dans un cours d'eau Canadien
Bibliographic record
Abstract
'étude du fonctionnement des populations animales sous contraintes anthropiques est un enjeu majeur de la recherche en écologie. Cela nécessite en premier lieu de quantifier les abondances à différents stades de développement afin de comprendre les facteurs qui structurent la variabilité temporelle et spatiale des populations. Chez les poissons, et en particulier, chez les salmonidés comme le Saumon atlantique (Salmo salar), l'estimation desabondances des juvéniles dans les cours d'eau, en considérant la variabilité dans ses dimensions spatiale et temporelle, est primordiale. Elle est centrale pour l'analyse du succès de la reproduction (relation stock-recrutement œufs juvéniles), transition particulièrement sensible aux fluctuations des facteurs biotiques ( e.g. densité dépendance) et abiotique ( e.g. environnement) et constitue un goulot d'étranglement majeur pour la dynamique des populations. Les méthodes d'enlèvements successifs à l'aide de la pêche électrique, basées sur le principe des méthodes de déplétion de De Lury, sont les plusutilisées pour estimer l'abondance des jeunes stades de salmonidés. Les Modèles Bayesiens Hiérarchiques (MBH) offrent un cadre méthodologique flexible pour l'analyse de ces données. Ils permettent de modéliser de multiples sources de variabilité (spatiale et temporelle) dans les densités et dans les probabilités de capture et produisent des estimations de densité accompagnées d'une quantification de l'incertitude. Ils permettent également de reconstruire des séries de densités longues à partir de sources de données hétérogènes et disparates en prenant en compte l'ensemble des sources d'incertitude. Dans ce travail, nous nous appuyons sur ce cadre de modélisation pour analyser la variabilité spatio-temporelle des densités de juvéniles de saumons dans le système de la rivière Catamaran (Canada, Nouveau Brunswick). Les densités des trois classes d'âges de juvéniles (0+, 1+ et 2+) sont estimées tous les ans entre 199 0 et 2010 sur environ 20 sites répartis dans le bassin versant. La variabilité spatio-temporelle des densités est analysées au regard des facteurs de l'habitat abiotique (type d'habitat, conditions hydro-climatiques). Les densités de différentes classes d'âge permettent d'aborder les dynamiques intra et inter-cohortes. Les résultats montrent une grande variabilité inter-annuelle de la densité des juvéniles 0+, qui est discutée au regard de la variabilité des abondances des géniteurs en interaction avec les conditions de débit permettant l'accès aux zones de frai. La répartition spatiale des différentes classes d'âge est aussi analysée afin de mettre en évidence des préférendums d'habitat spécifiques à chaque classe d'âge. Enfin, cette analyse est mise en perspective dans une approche comparative avec le fonctionnement des populations françaises supportant des contraintes environnementales très différentes.
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 | 0.001 |
| 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".