Modélisation des communautés benthiques dans la région marine du Kitikmeot, Archipel Canadien
Bibliographic record
Abstract
Les impacts des changements climatiques en Arctique sont de plus en plus présents et affectent davantage les écosystèmes marins. De plus, la fonte des glaces ouvre de nouvelles routes maritimes telles que le passage du Nord-Ouest dans la région marine du Kitikmeot. Ces problématiques croissantes soulèvent des préoccupations quant à l’état des organismes benthiques vivant dans cette région où peu d’études ont été menées. Les invertébrés benthiques sont primordiaux dans le recyclage des nutriments, l’oxygénation et la décomposition dans les sédiments et sont de très bons indicateurs de changement. Ce projet a comme objectif d’explorer et d’évaluer quels sont les paramètres environnementaux influents et de modéliser les assemblages d’espèces benthiques dans la région du Kitikmeot et le chenal de Parry dans l’Arctique canadien. Pour ce faire, plusieurs échantillons provenant d’un chalut Agassiz (épibenthos) et d’un carottier à boîte (endobenthos) ont été récoltés à bord du NGCC Amundsen de 2010 à 2018. En outre, 19 variables environnementales ont été considérées lors des analyses statistiques. Nous avons observé que l’endofaune est dominée par les annélides (principalement les polychètes) tandis que l’épifaune par les arthropodes. Les résultats démontrent aussi que les différents types de communautés benthiques se succèdent un après l’autre formant ainsi une zone de transition (écotone) entre la mer de Beaufort et la baie de Baffin. Les eaux qui ont comme origine l’océan Pacifique ont une influence majeure sur la distribution et la composition des communautés. Il en est de même pour les apports d’eaux douces d’origine terrestre. Ce sont deux paramètres qui sont actuellement de plus en plus présents en Arctique, ce qui laisse présager d’importants changements dans la distribution des communautés dans l’Archipel canadien central pour les années à venir. De plus, deux autres facteurs explicatifs de la composition taxonomique sont la profondeur et la concentration de pigments associés à la production primaire locale. Cette étude a aussi démontré que la profondeur, l’oxygène ainsi que le ratio N/P sont les paramètres ayant le plus d’influence sur le nombre de taxons retrouvé. Elle a aussi permis de modéliser la répartition de la diversité benthique pour la première fois dans l’Archipel canadien. De tels modèles peuvent ensuite servir dans une optique de gestion d’aires marines.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".