Le phénomène du verdissement des bivalves par la marennine produite par l’Haslea ostrearia et ses conséquences sur la réponse intégrée de bivalves
Bibliographic record
Abstract
Le but de ce travail de doctorat est d’évaluer la possibilité d’utiliser Haslea ostrearia et la marennine en ostréiculture. Les objectives de ce projet sont : (1) l'évaluation du comportement alimentaire de l'huître creuse Crassostrea gigas sur des cellules d’H. ostrearia de différentes tailles et les conséquences potentielles sur les populations algales; (2) la caractérisation du verdissement par la marennine et ses conséquences sur la physiologie de C. gigas; (3) les conséquences du verdissement sur les traits comportementaux, physiologiques et biochimiques de plusieurs espèces de bivalves; (4) l'utilisation conjuguée d’H. ostrearia avec d'autres microalgues d’importance en aquaculture. Nos résultats suggèrent que la taille des cellules affecte considérablement le processus de selection d’H. ostrearia par l’huître. Cette étude démontre également que la forme extracellulaire de la marenninne contribue significativement au verdissement dans les mucocytes des branchies. Mis à part le verdissement des organes palléaux des bivalves, une concentration modérée de marennine (2 mg L-1) affecte les performances comportementales, physiologiques et biochimiques des bivalves. Néanmoins, ces effets pourraient être compensés par ses activités biologiques comme agent antibactérien naturel et source d’alimentation mixte d’algues en conchyliculture.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
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".