Écotoxicologie évolutive des populations de perchaude (Perca flavescens) exposées de façon chronique à des gradients polymétalliques en milieu naturel.
Bibliographic record
Abstract
Dans les régions de Sudbury en Ontario et de Rouyn-Noranda au Québec, l'exploitation \nminière est considérable depuis des décennies et les effets de ces industries se sont fait \nsentir sur les écosystèmes aquatiques. De nombreuses études suggèrent que l'exposition \nchronique aux métaux exercerait une pression de sélection amenant des différences au \nniveau de la tolérance aux métaux et de la capacité à gérer les concentrations internes de \nmétaux. L'écotoxicologie évolutive est un domaine d'étude ayant récemment émergé de \nl'association entre la génétique des populations et de l'écotoxicologie, mais ce type \nd'approche n'a pas encore été appliqué régulièrement aux populations naturelles et \nspécialement chez les poissons. En utilisant des marqueurs microsatellites, nous avons pu \nexaminer le rôle de la contamination métallique en tant que force sélective causant des \nchangements évolutifs importants au niveau de la diversité génétique de 20 populations \nnaturelles de perchaudes distribuées également entre les deux régions minières mentionnées \nci-dessus. Nous avons examiné les relations entre la diversité génétique et la contamination \ndes métaux et nous avons trouvé des corrélations significatives au niveau populationnel et \nindividuel (globale et intra-population). Au niveau des populations, leur diversité génétique \nétait corrélée négativement avec la contamination au cadmium (P < 0,001; r² = 0,47) \nsuggérant que des baisses démographiques auraient pu survenir à différentes intensités \nparmis ces populations. Nous avons observé la même corrélation entre la diversité \ngénétique au locus Pfla LI et la contamination au cuivre (P = 0,005; r² = 0,33) suggérant \nplutôt un effet localisé et ainsi une association possible entre ce locus et un gène impliqué \ndans la tolérance au cuivre. Nous avons également observé que le degré «d'apparentement \ninterne », un indice de diversité génétique individuel, présentait la tendance opposée alors \nque les individus les plus contaminés au cadmium étaient plus diversifiés que les moins \ncontaminés dans des populations références et contaminées. Nos résultats révèlent donc que \nquelques décennies de contamination par les métaux ont significativement modifié les \npatrons de diversité génétique observés chez des populations naturelles de perchaudes \nvivant en régions minières.
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 | 0.000 | 0.000 |
| 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) | 0.001 | 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".