L’invasion du fleuve Saint-Laurent (Québec, Canada) par la tanche (<i>Tinca tinca</i>) : que nous apprend l’historique de l’expansion spatio-temporelle sur l’ampleur du problème qui nous guette ?
Bibliographic record
Abstract
En 1991, la tanche (Tinca tinca Linné, 1758) a été relâchée illégalement dans les eaux de la rivière Richelieu. Après s’être répandue dans l’ensemble de cette rivière, ce poisson a colonisé le fleuve Saint-Laurent et le lac Champlain. La présente étude analyse par cartographie l’évolution spatio-temporelle de sa dispersion depuis son introduction en quantifiant notamment les patrons et les taux de dispersion à partir des données d’occurrences de 1999 à 2020. Les résultats démontrent une saturation spatiale observée à l’échelle du corridor fluvial, notamment dans l’ensemble des secteurs du lac Saint-Pierre, dès 2012. Trois phases distinctes de dispersion sont ainsi observées : 1) une période de latence de 1991 à 2006 ; 2) une période de croissance exponentielle de 2006 à 2012 ; 3) une période de saturation depuis 2012. Bien que le taux de dispersion de la tanche pourrait ralentir au cours des prochaines années en raison de la saturation spatiale observée, il semble cependant que l’espèce n’ait pas encore atteint son pic d’abondance en matière de biomasse. Cette étude souligne l’importance d’orienter les futures études vers la quantification de ce processus et d’évaluer les conséquences que la tanche aura sur la communauté des poissons et leur habitat.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".