Impacts des ensemencements sur l'intégrité génétique des populations sauvages de touladi (Salvelinus namaycush) au Québec
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte de surexploitation, l’ensemencement est un outil de gestion largement utilisé afin de soutenir et d’améliorer autant les pêcheries sportives que commerciales. Les impacts de cette pratique sur les mélanges génétiques individuels et populationnels ont été documentés par de nombreuses études. Néanmoins, peu d’études se sont penchées sur les déterminismes des mélanges génétiques découlant de cette pratique. Cette étude visait à investiguer cet aspect par le génotypage à 19 marqueurs microsatellites de 3341 touladis (Salvelinus namaycush) provenant de 72 lacs. Les résultats ont montré une altération profonde de l’intégrité génétique des populations ensemencées. L’intensité des ensemencements était fortement corrélée aux taux de mélange génétique observés dans les populations ensemencées et une valeur seuil d’homogénéisation totale entre les populations sources et les populations ensemencées a été identifiée. Finalement, nos résultats suggèrent que dans certains cas, les impacts génétiques des ensemencements pourraient être de courte durée.
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 | 0.001 | 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".