Contribution des données d’imagerie à une approche par traits fonctionnels de l’écologie des copépodes arctiques et subarctiques
Bibliographic record
Abstract
Les copépodes dominent la biomasse du mésozooplancton des régions arctiques et subarctiques, où lumière, glace et production primaire varient fortement selon les saisons. En transformant le carbone fixé par les microalgues en réserves lipidiques pour survivre l’hiver, les Calanus spp. constituent une source d’énergie cruciale pour les poissons, oiseaux et mammifères marins. Historiquement, l’écologie des copépodes était étudiée par un comptage taxonomique après un échantillonnage par filets. Cette thèse propose un autre paradigme dans l’approche et les outils de leur étude. Une approche dite « par traits fonctionnels » est utilisée pour analyser des propriétés mesurables à l’échelle individuelle et influençant le succès écologique des organismes. Les traits fonctionnels (i.e. taille, régime trophique, migration verticale) sont partagés par plusieurs espèces et peuvent être reliés à des fonctionnalités des écosystèmes comme l’export de carbone, l’énergie disponible pour les réseaux trophiques, la résilience, etc. Comme une majorité des traits a une signature morphologique, nous les avons définis sur deux types d’images individuelles du plancton, complémentaires et couramment utilisées : des images in situ de l’Underwater Vision Profiler (UVP) et des images en couleur prises lors d’observations au stéréomicroscope. L’objectif de cette thèse est de comprendre comment les traits fonctionnels des copépodes, identifiés sur des images, peuvent être reliés aux dynamiques environnementales et au fonctionnement des écosystèmes arctiques et subarctiques. Dans le Chapitre 1, nous analysons des images in situ prises par l’UVP au moment de la fonte printanière de la banquise dans l’arctique canadien. Des variables morphologiques sont utilisées pour projeter les images dans un espace statistique, et les axes synthétisent les variations morphologiques en trois traits continus : la taille, l’opacité (qui nous renseigne sur les structures pigmentées), et la complexité du contour (indiquant probablement un taux d’activité par la visibilité des appendices). Cette analyse exploratoire a révélé des traits nouveaux, dont les variations étaient fortement corrélées à la fonte de la banquise et à l’efflorescence des algues. Plusieurs arguments indiquent que les maxima d’opacité des individus peuvent être attribués à la présence d’astaxanthine, un pigment caroténoïde rouge. Dans le Chapitre 2, une revue de la littérature a mis en évidence les conditions écologiques propices à la coloration des copépodes pour divers écosystèmes aquatiques à l’échelle globale. Nous démontrons que la pigmentation rouge peut participer au succès des individus (croissance, survie, reproduction) grâce aux propriétés antioxydantes de l’astaxanthine. Comme la pigmentation semble ajustable à de courtes échelles temporelles et avantageuse dans diverses conditions environnementales (lumière intense, basses températures et couvert de glace, ou grandes profondeurs), nous pensons qu’elle peut être considéré comme un de “couteau-suisse” de protection métabolique. Dans le Chapitre 3, une méthode de déconvolution de la couleur de l’astaxanthine a été utilisée pour produire un indice de rougeur sur des images de copépodes arctiques observés au stéréomicroscope. L’indice a été validé par comparaison avec une quantification chimique des pigments, et peut être utilisé pour des images prises dans diverses conditions grâce à une étape préalable de calibration des canaux de couleur. Cette thèse montre qu’il est possible d’extraire un maximum d’information à partir d’une image de plancton pour dégager des tendances écologiques sur de grands jeux de données, tout en gardant accès à la variabilité interindividuelle. Utiliser les traits définis ici (taille, pression de broutage, taux d’antioxydants), en combinaison avec d’autres outils, pourrait participer à la compréhension du fonctionnement des réseaux trophiques.
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 | 0.004 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.003 |
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".