Mortalité hivernale de l'éperlan arc-en-ciel d'eau douce
Bibliographic record
Abstract
La compréhension des facteurs affectant la survie des éperlans arc-en-ciel (Osmerus mordax) juvéniles est primordiale puisqu'il constitue la principale nourriture de la ouananiche du lac Saint-Jean (Salmo salar). Ce saumon d'eau douce connaît actuellement une très faible abondance, mais également une très faible croissance. Les fluctuations inter-annuelles d'abondance de ce poisson fourrage peuvent devenir un facteur clé dans la production de plusieurs espèces de poissons de pêche sportive. Ces fluctuations pourraient être contrôlées par les facteurs climatiques, particulièrement près des limites nordiques de distribution de l'espèce, situées tout près du lac Saint-Jean. \n \nNotre objectif principal était d'évaluer l'effet des facteurs climatiques sur le recrutement des jeunes éperlans arc-en-ciel d'eau douce de l'année, en évaluant l'effet de la longueur de la saison de croissance sur l'accumulation lipidique et la taille des individus, et l'effet de la sévérité de l'hiver sur la mortalité sélective liée à la taille et la diminution des lipides pendant cette période. Des échantillons ont été récoltés dans trois lacs québécois situés entre 45°02'N et 48°20'N, et ayant entre 990 et 1980 degrés-jours. Les lacs ont été visités le plus tard possible à l'automne 2002 et 2003 et le plus tôt possible au printemps 2003 et 2004. Trente-deux poissons provenant de chacun des lacs et de chacune des périodes d'échantillonnage ont été utilisés pour l'extraction des lipides, et un sous-échantillon de dix poissons a été sélectionné pour la lecture de la microstructure de l'otolithe. Un index de croissance a été mesuré en utilisant le rayon de l'otolithe à 75 jours, correspondant à la durée du stade larvaire. Les poissons des populations nordiques ont un meilleur taux de croissance et d'accumulation de lipides que ceux des populations du sud. Pour les trois lacs échantillonnés, aucune mortalité hivernale sélective liée à la taille n'a été détectée pendant le stade larvaire. L'épuisement des réserves lipidiques ne semble pas être le seul facteur responsable de la mortalité hivernale. Conséquemment, la courte saison de croissance et la sévérité de l'hiver ne semblent pas responsables des importantes fluctuations d'abondance de l?éperlan arc-en-ciel. \n
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".