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J.C. STEVENSON AWARD LECTURE
CONFÉRENCE SUR LE PRIX J.C. STEVENSON
| Dr. Jacob Brownscombeis the 2025 recipient of the J.C. Stevenson Award sponsored by Canadian Science Publishing. Dr. Jacob Brownscombe - Research Scientist at Fisheries and Oceans Canada, Adjunct Research Professor at Carleton University, and Adjunct Graduate Faculty Member at Trent University. Dr. Brownscombe leads an emerging research program focusing on innovative approaches to investigate fish habitat and freshwater ecosystem management at the Great Lakes Laboratory for Fisheries and Aquatic Sciences. With more than 120 publications in scientific journals, Dr. Brownscombe’s influential research has earned him a reputation of being among the top experts in fish telemetry tracking globally. His research uses novel analytical approaches in bioenergetics, modeling, and most recently, machine learning, to advance our understanding of fish ecophysiology and habitat use to inform fisheries management and policies. He is also a science ambassador of KeepFishWet and his contributions to catch-and-release science in Canada, the US, the Bahamas, and beyond, have transformed angling practices and furthered conservation goals of both freshwater and marine species. Dr. Brownscombe’s mentorship of students across universities has been instrumental in shaping the next generation of aquatic research professionals. The J.C. Stevenson Memorial Award Lecture: Toward Digital Twins of Natural Ecosystems: The Technological Era of Natural Science and Management Natural scientists have long been developing models to characterize ecosystems and guide management decisions. Recent technological advancements in remote sensing, biologging, automation, and machine learning are enabling the development of more advanced and near-real-time models to the point where we are burgeoning on the capacity to develop digital twins of natural ecosystems. A digital twin is a virtual representation of a physical system, designed to replicate its real-world counterpart in near-real-time. Initially developed for technological systems like power generators, digital twins enable monitoring of system state and performance, as well as running simulations to forecast potential failures and inefficiencies to guide operations. Here I will discuss how this concept can be applied to natural ecosystems. When well-developed, digital twins may be transformative for natural ecosystem management, with diverse applications, such as choosing amongst competing management actions or forecasting and mitigating risks such as species invasions. However, there are a number of major challenges, primarily in that ecosystems are highly complex and data availability is relatively scarce, such that uncertainty may propagate errors to the point that the twin is not accurate or useful. Further, there are currently limitations in our capacity to update models in a timely manner due to data collection and management workflows occurring amongst many institutions. There is a major need to identify the level of complexity required to represent ecosystems to inform data needs for further implementation of data collection and processing systems that will enable models to operate on timelines required for environmental management. Natural processes occur at a wide range of spatial and temporal scales, such that a range of global, regional, and local sub-models with varied components and complexity will ultimately lead to an effective digital twin of Earth. Dr Jacob Brownscombeest le lauréat 2025 du prix J.C. Stevenson, parrainé par Canadian Science Publishing. Dr Jacob Brownscombe, chercheur scientifique à Pêches et Océans Canada, professeur auxiliaire de recherche à l'Université Carleton et membre auxiliaire de la faculté des études supérieures à l'Université Trent. Dr Brownscombe dirige un nouveau programme de recherche axé sur des approches novatrices de l'étude de l'habitat du poisson et de la gestion des écosystèmes d'eau douce au Laboratoire des Grands Lacs pour les sciences halieutiques et aquatiques. Avec plus de 120 publications dans des revues scientifiques, les recherches influentes de Dr Brownscombe lui ont valu la réputation d'être l'un des meilleurs experts en matière de suivi télémétrique des poissons au niveau mondial. Ses recherches utilisent de nouvelles approches analytiques en bioénergétique, en modélisation et, plus récemment, en apprentissage automatique, pour faire progresser notre compréhension de l'écophysiologie des poissons et de l'utilisation de l'habitat afin d'éclairer la gestion des pêches et les politiques en la matière. Il est également ambassadeur scientifique de KeepFishWet et ses contributions à la science de la remise à l'eau au Canada, aux États-Unis, aux Bahamas et ailleurs ont transformé les pratiques de pêche à la ligne et fait progresser les objectifs de conservation des espèces d'eau douce et d'eau de mer. Le mentorat du Dr Brownscombe auprès d'étudiants de différentes universités a joué un rôle déterminant dans la formation de la prochaine génération de professionnels de la recherche aquatique. La conférence du prix commémoratif J.C. Stevenson : Vers des jumeaux numériques des écosystèmes naturels : L'ère technologique des sciences naturelles et de la gestion Les spécialistes des sciences naturelles développent depuis longtemps des modèles pour caractériser les écosystèmes et orienter les décisions de gestion. Les récentes avancées technologiques dans les domaines de la télédétection, de la biologie, de l'automatisation et de l'apprentissage automatique permettent de développer des modèles plus avancés et en temps quasi réel, à tel point que nous sommes en train de développer la capacité de créer des jumeaux numériques d'écosystèmes naturels. Un jumeau numérique est une représentation virtuelle d'un système physique, conçu pour reproduire son équivalent dans le monde réel en temps quasi réel. Initialement développés pour des systèmes technologiques tels que les générateurs d'électricité, les jumeaux numériques permettent de surveiller l'état et les performances du système, ainsi que d'effectuer des simulations pour prévoir les défaillances et les inefficacités potentielles afin d'orienter les opérations. J'examinerai ici comment ce concept peut être appliqué aux écosystèmes naturels. S'ils sont bien développés, les jumeaux numériques peuvent transformer la gestion des écosystèmes naturels, avec diverses applications, telles que le choix entre des mesures de gestion concurrentes ou la prévision et l'atténuation de risques tels que les invasions d'espèces. Cependant, un certain nombre de défis majeurs se posent, notamment parce que les écosystèmes sont très complexes et que les données disponibles sont relativement rares, de sorte que l'incertitude peut propager les erreurs au point que le jumeau n'est ni précis ni utile. En outre, notre capacité à mettre à jour les modèles en temps voulu est actuellement limitée par les flux de travail de collecte et de gestion des données qui se déroulent dans de nombreuses institutions. Il est essentiel d'identifier le niveau de complexité requis pour représenter les écosystèmes afin de déterminer les besoins en données pour la mise en œuvre ultérieure de systèmes de collecte et de traitement des données qui permettront aux modèles de fonctionner dans les délais requis pour la gestion de l'environnement. Les processus naturels se produisent à des échelles spatiales et temporelles très diverses, de sorte qu'une série de sous-modèles mondiaux, régionaux et locaux aux composantes et à la complexité variées aboutira finalement à un jumeau numérique efficace de la Terre. |
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