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Record W4386275692 · doi:10.7202/1105486ar

Déclin de la végétation aquatique submergée au lac Saint-Pierre de 2002 à 2021

2023· article· fr· W4386275692 on OpenAlex
Martin Laporte, Marie-Josée Gagnon, Paschale Noël Bégin, Philippe Brodeur, Émilie Paquin, Julien Mainguy, Marc Mingelbier, Chantal Côté, Frédéric Lecomte, Conrad Beauvais, Zofia E. Taranu, Yves Paradis, Rémy Pouliot

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

venuePublished in a venue whose home country is Canada.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueLe Naturaliste canadien · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesForestryGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.259
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.008
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.234 · 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