Déclin de la végétation aquatique submergée au lac Saint-Pierre de 2002 à 2021
Bibliographic record
Abstract
La végétation aquatique submergée (VAS) joue plusieurs rôles écologiques cruciaux et offre des services écosystémiques inestimables aux sociétés humaines. Cependant, une tendance mondiale montre un déclin de la VAS, généralement causé par la hausse des matières en suspension et des nutriments dans l’eau. L’étude de la VAS du lac Saint-Pierre de 2002 à 2021 a permis de documenter l’occurrence et la composition en espèces de cette végétation. La probabilité d’observer de la VAS aux différentes stations d’échantillonnage est passée de 75 % en 2002 à 20 % en 2021. Ce déclin de la VAS est accompagné d’un changement de composition de la communauté végétale principalement attribuable à la diminution de la vallisnérie d’Amérique (Vallisneria americana). Un potentiel refuge photique associé à la masse d’eau translucide des Grands Lacs supporterait le développement de la VAS dans le lac Saint-Pierre. Toute intervention réduisant la dispersion de cette masse d’eau dans le lac Saint-Pierre devrait être évitée. Des actions de gestion visant l’amélioration de la qualité de l’eau du lac Saint-Pierre et ses tributaires, en réduisant notamment la turbidité, sont nécessaires afin de protéger et de restaurer cette réserve mondiale de la biosphère de l’UNESCO.
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 | 0.000 |
| 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) | 0.002 | 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".