Modélisation du potentiel de rétablissement du grand corégone (Coregonus clupeaformis) dans le lac Opeongo, au Canada
Bibliographic record
Abstract
Le Comité sur la situation des espèces en péril au Canada (COSEPAC) a évalué la situation d’une paire d’espèces (unités désignables 13 et 14) de grands corégones (Coregonus clupeaformis) du lac Opeongo, au Canada, comme étant menacée. Il présente une modélisation de population pour jauger l’incidence des dommages causés et établir des objectifs de rétablissement d’abondance et d’habitat aux fins d’une évaluation de potentiel de rétablissement (EPR). Cette analyse démontre que les effectifs des deux unités désignables (UD) de grands corégones étaient des plus sensibles aux perturbations influant sur la survie des adultes. Une analyse de viabilité de population a permis d’arrêter des objectifs en matière de potentiel de rétablissement. La viabilité démographique (c’est-à-dire l’autosuffisance durable de ces populations) est possible avec une taille de population femelle adulte de ~450 à ~2 300 pour l’UD de grande taille ou de ~1 300 à ~8 700 pour l’UD de petite taille selon la fréquence des catastrophes et la probabilité de persistance souhaitée. Le lac Opeongo assure un habitat suffisant aux populations des deux UD.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".