Importance des conditions hydrométéorologiques sur l’abondance des refuges thermiques et la structure spatiale de la température de l’eau d’une rivière à saumon.
Bibliographic record
Abstract
Les modèles prévisionnels suggèrent que les changements climatiques exerceront une influence directe sur \nl’écosystème des rivières québécoises via un changement du régime des températures, des précipitations et \nde l’hydrologie. L’augmentation de la température de l’eau pourrait entre autre accroître la fréquence des \népisodes de stress thermique (environ >23 ° C) auxquels la plupart des salmonidés sont très intolérants. \nPour cette raison, lors des périodes de canicule, les salmonidés recherchent la présence de zones d’eau \nfroide appelées «refuges thermiques». Ces zones sont créées par des apports localisés d’écoulement \nsouterrain ou hyporhéique. Bien que des études aient été effectuées sur le seuil de température qui \ndéclenche l’utilisation des refuges thermiques ainsi que sur le rôle de la distribution spatiale de ceux-ci sur \nla répartition des salmonidés, aucune étude n’existe concernant les facteurs géomorphologiques et \nhydrométéorologiques qui déterminent l’abondance et la variabilité temporelle des refuges thermiques. Or, \ncette connaissance s’avère critique dans un contexte de réchauffement climatique afin de déterminer \ncomment les changements hydrométéorologiques affecteront les populations de salmonidés à travers le \nQuébec. \nDans cette étude, l'acquisition d’imagerie aéroportée infrarouge thermique (TIR) obtenue à six occasions \nentre 2009 et 2011 a permis d’étudier la variabilité temporelle des refuges thermiques et la structure \nspatiale de la température de l'eau sur 35 km de la rivière Ouelle, une rivière à saumon du Québec \nreconnue pour ses épisodes de stress thermiques intenses. Pour chaque série d’images TIR, les refuges \nthermiques ont été détectés, géoréférencés et classifiés selon le type d’apport en eau fraîche (souterrain, \nhyporhéique ou tributaire). \nL’analyse des données révèle une grande variabilité inter-survol de l’abondance des refuges thermiques de \ntype «apport souterrain (lateral seep)» tandis que ceux de type «tributaire» étaient beaucoup plus stables \ndans le temps. L’abondance des refuges de type «apport souterrain» est très fortement reliée à différentes \nmesures longue-durée des conditions hydrométéorologiques, dont le débit moyen saisonnier (R2 = 0.94, p \n< 0.01). Ces conditions sont probablement associées à une nappe souterraine plus élevée favorisant \nl’augmentation du nombre de points d’intersections avec le chenal. Une grande variabilité inter-survol des \nprofils en long de la température de l’eau a également été observée et reliée à des mesures courte-durée \ndes conditions hydroclimatiques, dont la précipitation cumulée sur les 5 jours antécédents (R2 = 0.90, p < \n0.01). Cette étude, la première du genre, permet de mieux prévoir comment les changements \nhydrométéorologiques devraient affecter la disponibilité des refuges thermiques utilisés par les salmonidés \npour survivre aux canicules estivales.
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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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".