| Summary: | Thèse ou mémoire avec insertion d'articles 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, les copépodes sont étudiés par un comptage taxonomique après un échantillonnage par filets. Cette thèse propose un autre paradigme en combinant l'utilisation d'outils d'imagerie plus récents et une approche dite « par traits fonctionnels ». Les traits fonctionnels sont des propriétés mesurables à l'échelle individuelle et influençant le succès écologique des organismes (i.e. taille, régime trophique, migration verticale). Ils sont partagés par plusieurs espèces et peuvent être reliés à des fonctionnalités des écosystèmes comme l'export de carbone ou l'énergie disponible pour les réseaux trophiques par exemple. Comme une majorité des traits possèdent 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 ...
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