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Enregistrement W160799770

Évaluation du niveau d'intégrité biologique des rivières du Québec à partir de l'Approche par Conditions de Référence et du système GIBSI (Gestion Intégrée des Bassins versants à l'aide d'un Système Informatisé).

2010· article· fr· W160799770 sur OpenAlexaboutno aff
Martine Grenier

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS (National Institute for Scientific Research (Canada)) · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesForestryPolitical scienceGeographyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suivant les exigences de la Directive Cadre Européenne sur l'eau (DCE; Commission européenne, 2000), du Clean Water Action Plan (CWAP, 1998), l'évaluation de l’intégrité écologique des écosystèmes aquatiques doit s'effectuer en comparant les conditions écologiques actuelles avec ses conditions de référence (conditions peu ou pas impactées), donc en utilisant l’Approche par Conditions de Référence (ACR). Les organismes vivants sont essentiels à cette évaluation, car ils permettent d'intégrer, sur une certaine période de temps, l'ensemble des caractéristiques de leur habitat. La plupart des outils permettant d'évaluer l’intégrité biologique des écosystèmes aquatiques ont été développés suivant les étapes de l'ACR : (i) la sélection des communautés (sites) de référence; (iia) la classification des communautés de référence (sites) en groupes biologiques similaires (biotypes); (iib) la sélection du biotype de référence associé à chaque site « test »; (iii) l'évaluation du niveau d'intégrité d'un site « test » par la comparaison de sa communauté avec les communautés de son biotype de référence; et (iv) l’identification des causes de la dégradation. Au Québec, les biotypes de diatomées de référence et les facteurs environnementaux qui les contrôlent ont été identifiés par Grenier et al. (2006). Ces biotypes ont ensuite été utilisés pour développer l'Indice Diatomées de l'Est du Canada (IDEC; Lavoie et al., 2006). Par ailleurs, il existe des systèmes de modélisation hydrologique, dont au Québec, GIBSI (Gestion intégrée des Bassins versants à l'aide d'un système informatisé) (Quilbé et Rousseau, 2007), qui permettent, entre autres, d'évaluer l'impact de pratiques de gestion bénéfiques (PGB) agricoles sur la quantité et la qualité de l'eau d'un bassin versant. \nL'objectif général de cette étude était d'intégrer à GIBSI un module permettant de \nprédire le niveau d'intégrité biologique (évalué à partir des communautés de \nmacroinvertébrés et de diatomées) en tout point du réseau hydrographique du bassin de la \nrivière Chaudière. Cinq objectifs spécifiques en sont issus: \n1. Identifier et classifier les communautés de macroinvertébrés benthiques de référence \nà partir des cartes auto-organisatrices de Kohonen et des analyses multivariées. \n2. Prédire les biotypes de diatomées de référence des rivières du Québec à partir des \narbres de classification, des random forests et des réseaux de neurones artificiels \n(étape iib de l'ACR). \n3. Redéfinir les limites des classes d'intégrité écologique de l'IDEC en fonction de \nseuils écologiques significatifs (étape iii de l'ACR). \n4. Intégrer l'indice biologique IDEC au système GIBSI. \n5. Prédire l'effet de pratiques de gestion bénéfique en milieu agricole sur l'intégrité \nbiologique des cours d'eau à partir des variables physico-chimiques simulées par \nGIBSI (étape iv de l'ACR). \n

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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