Réponses des espèces de poissons à des facteurs de stress environnementaux dans la région des Grands Lacs de l'Ontario
Bibliographic record
Abstract
Andrew Drake et Elliot Quider (Pches et Ocans Canada) pour avoir donn accs leur base de donnes et rpondu rapidement toutes nos demandes.De plus, j ' aimerais remercier Alan Dextrase et Rowshyra Castaneda qui ont gnreusement fourni des donnes supplmentaires.Cette matrise n' aurait pas t aussi enrichissante sans la compagnie de tous les membres du Centre de Recherche sur les Interactions Bassins Versants -cosystme Aquatiques (RIVE) que je tiens ici remercier dans leur ensemble.Finalement, je souhaite remercier tout particulirement ma famille et mes amis, pour m' avoir aid et encourag tout au long de ma matrise. AVANT-PROPOSCe mmoire s' inscrit dans le cadre de la gestion d' espces considres comme en pril au Canada, et dans le cadre du rseau Canadian Freshwater Species At Risk, groupe de recherche qui vise mieux comprendre les problmatiques qui entourent les espces vulnrables au Canada. RSUMLes changements anthropiques des facteurs de stress environnementaux tels que la turbidit, la temprature de l'eau, la concentration en oxygne et la vitesse de l'eau sont une menace majeure pour les espces aquatiques vulnrables.Cependant, les espces menaces sont souvent de nature rare, ce qui pose des dfis particuliers lors de l'estimation de leurs rponses aux facteurs de stress environnementaux.Notre objectif principal dans cette tude tait de comprendre les rponses de poissons vulnrables aux facteurs de stress environnementaux dans le bassin canadien des Grands Lacs.Nous avons combin des donnes existantes de Pches et Ocans Canada (MPO) sur l'abondance relative et les caractristiques environnementales avec des donnes de la littrature sur les traits fonctionnels et la phylognie des espces dans une seule base de donnes.La base de donnes rsultante comprenait des informations sur 115 espces, dont 12 vulnrables.Nous avons utilis un modle de distribution multi-spcifique (angl.: joint species distribution model, JSDM) pour quantifier simultanment les rponses des espces aux facteurs de stress environnementaux et leur relation avec les traits fonctionnels.Nous avons aussi incorpor au JSDM des corrlations phylogntiques et les caractristiques du plan d'chantillonnage.Le modle nous a permis d'estimer l'effet des facteurs de stress environnementaux sur les espces vulnrables.La structure hirarchique du JSDM a permis un emprunt de force statistique, dans lequel les informations provenant des espces abondantes contribuent aux estimations pour les espces plus rares.Les rponses drives du modle aux facteurs de stress environnementaux donnent une base pour la classification des espces en termes de leurs tolrances aux changements environnementaux.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".