La science au service de la conservation au parc marin du Saguenay‑Saint-Laurent : Comment mieux comprendre permet de mieux protéger
Notice bibliographique
Résumé
Résultant d’une vingtaine d’années d’études, de support du milieu régional et de négociations, la création du parc marin en 1998 peut être considérée comme un événement important dans le domaine de la conservation du milieu marin, au Québec comme au Canada. Située à la confluence de l’estuaire du Saint-Laurent et du Saguenay, la région couverte par le parc marin est reconnue comme étant un lieu particulier à plusieurs égards. Les écosystèmes estuariens qu’on y retrouve sont d’une grande richesse, mais sont également soumis à plusieurs sources de pression. L’atteinte des objectifs énoncés lors de la création du parc marin exige le recours à une gamme d’outils comme la gouvernance, la science et l’éducation. La recherche scientifique est inscrite au sein même du mandat légal du parc marin, ce qui témoigne de son importance comme outil de conservation. Mais pour que la science puisse rendre service à la conservation, il est nécessaire de diffuser les connaissances au public. Par ailleurs, puisque la science ne détient pas toujours de certitude devant la complexité des écosystèmes, il importe parfois de recourir à la gestion adaptative et au principe de précaution. Le rapprochement entre les divers joueurs, comme les scientifiques, les gestionnaires, les communautés et les visiteurs, est essentiel afin que les connaissances scientifiques puissent orienter les actions de conservation, la gestion des activités et susciter l’adhésion aux objectifs du parc marin. Beaucoup de chemin a été parcouru depuis l’établissement du parc marin il y a dix ans, mais l’intégration des connaissances scientifiques aux actions de conservation de ce milieu exceptionnel que constitue le parc marin demeure toujours un important défi.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».