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Record W3034612877

Pêche hivernale : comparaison de l’efficacite de differentes methodes pour la capture du dore et de la perchaude

2020· article· fr· W3034612877 on OpenAlexaboutno aff
Catherine Brisson-Bonenfant, Stevens Gagné, Yves Paradis, Daniel Hatin, Philippe Brodeur, Florent Archambault, Pascal Sirois

Bibliographic record

VenueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicFood Industry and Aquatic Biology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesForestryGeographyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis le 1er avril 2017, il est interdit d’utiliser et de posséder des poissons appâts vivants en saison hivernale. Par conséquent, plusieurs adeptes de la pêche sur la glace doivent adapter leur pratique. Afin de répondre à leurs interrogations, une étude a été réalisée à l’hiver 2018. Le projet avait pour but de cibler les meilleures méthodes de pêche autres que celle des poissons appâts vivants pour la capture du doré et de la perchaude en saison hivernale. \nPour ce faire, une série d’expériences a été menée sur trois plans d’eau du sud-ouest de la province de Québec, soit le lac Saint-Pierre, le lac Saint-Louis et le lac Champlain (baie Missisquoi). Pour deux techniques de pêche, la brimbale et la dandinette, différents appâts naturels et leurres artificiels autorisés dans ces plans d’eau et disponibles dans le commerce au détail ont été comparés dans le but d’évaluer le succès de pêche. De façon complémentaire, la survie à la remise à l’eau a été évaluée chez les dorés capturés au lac Saint-Pierre et comparée entre les méthodes de pêche utilisées. À la brimbale, plus de la moitié des dorés ont été capturés à l’aide du poisson appât mort congelé sans traitement particulier. À la dandinette, pour la pêche au doré, le poisson nageur à action verticale et la cuillère, tous deux munis d’un appât naturel, ont été les catégories de leurres les plus efficaces. Pour la pêche à la perchaude, l’efficacité des leurres testés différait entre les deux plans d’eau visités pour les deux techniques de pêche. Au lac Champlain, les brimbales appâtées avec des vers rouges ont été les plus efficaces, récoltant 40 % des captures, alors qu’au lac Saint-Louis, les poissons appâts congelés sans traitement ont été les plus attractifs avec 32 % des captures. À la dandinette, la nymphe des glaces munie d’un asticot a été la plus efficace au lac Champlain tandis que la cuillère munie d’un appât naturel a été meilleure au lac Saint-Louis. Ces résultats opposés s’expliqueraient par le fait qu’il y a une plus grande proportion de perchaudes de grande taille au lac Saint-Louis qu’au lac Champlain, et que ces dernières ont une alimentation davantage piscivore. À la dandinette, la majorité des catégories de leurres artificiels testés ont bénéficié, à des degrés différents, de l’ajout d’un appât naturel en termes de succès de pêche. C’est la cuillère qui a profité le plus de cet ajout, et ce, pour la capture du doré et de la perchaude. La survie des dorés remis à l’eau a été, quant à elle, très élevée (95,3 %) en période hivernale, et ce, peu importe la taille des poissons, la technique de capture et le type de leurre utilisé. Les résultats obtenus dans le cadre de cette étude confirment l’efficacité de plusieurs méthodes de pêche en saison hivernale pour la capture du doré et de la perchaude.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.015
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 score0.048
Threshold uncertainty score0.096

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.003

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 head0.027
GPT teacher head0.228
Teacher spread0.200 · 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".

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Citations0
Published2020
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