Prédation planctonique des deux principaux poissons fourrages pélagiques du Lac Saint-Jean : l'éperlan arc-en-ciel et l'omisco
Bibliographic record
Abstract
Le lac Saint-Jean est reconnu comme étant un endroit de prédilection pour la pêche sportive à la ouananiche. Cependant, ce poisson a connu des fluctuations importantes de son abondance. Ceci a poussé la communauté, et particulièrement les scientifiques à s'intéresser à la structure du réseau trophique de ce saumon d'eau douce. L'éperlan arc-en- ciel et l'omisco sont deux poissons fourrages en importance au lac Saint-Jean. Ces poissons sont susceptibles d'effectuer une prédation importante sur le zooplancton lors de leurs jeunes stades. Le but de cette étude était de décrire et quantifier cet impact. Pour ce faire, huit missions d'échantillonnage ont eu lieu en 2009 pour la récolte de poissons allant du stade larvaire au stade juvénile. Un total de 312 éperlans arc-en-ciel et 123 omiscos ont été examinés pour décrire le régime alimentaire. Par la suite, 78 éperlans arc-en-ciel et quatre taxons planctoniques ont été analysés pour mesurer leur teneur en mercure. En utilisant un modèle de bilan massique de mercure, des taux de consommation ont été calculés pour les éperlans de l'année et ceux âgés d'un an. Les résultats de cette étude ont démontré que le régime alimentaire de l'omisco et de l'éperlan était différent. L'omisco se nourrit principalement de proies zoobenthiques et de proies zooplanctoniques littorales. De l'autre côté, les jeunes éperlans arc-en-ciel de l'année se nourrissent exclusivement de zooplancton. Les éperlans arc-en-ciel âgés d'un an favorisent une alimentation de zooplancton. Ils peuvent également inclure à l'occasion des insectes dans leur alimentation. D'autre part, le taux de consommation de zooplancton par l'éperlan arc-en-ciel a varié en fonction du développement. Au début du stade larvaire, ce poisson ingère près de 70 % de son propre poids corporel alors que ce pourcentage décroit entre 11 et 25 % pour le reste de l'été. En automne, la consommation atteint moins de 5 %. à sa deuxième saison de croissance, la consommation de l'éperlan arc-en-ciel est à son maximum au début de l'été avec des taux de presque 30 % par rapport à son poids corporel. à l'automne, ce pourcentage décline pour atteindre entre 0 et 5 %. La consommation importante en début de saison est nécessaire pour la prise de poids et la bonne croissance. La biomasse du zooplancton qui est à son maximum durant l'été et basse durant l'automne pourrait expliquer les patrons saisonniers de consommation observés. Ces résultats combinés à l'abondance de poissons dans le lac Saint-Jean permettront de quantifier l'impact de ces poissons sur le zooplancton en vue d'une meilleure gestion des stocks.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 teacher head, 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".