MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1988906213 · doi:10.4267/2042/38956

Utilisation de la classification de la végétation dans l’aménagement forestier au Québec

2010· article· fr· W1988906213 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-Pierre Saucier, Jocelyn Gosselin, Claude Morneau, Pierre Grondin

Notice bibliographique

RevueRevue Forestière Française · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Ministère des Ressources naturelles et de la Faune du Québec a amorcé un vaste programme de classification écologique du territoire en 1986. Ce programme s’appuie sur une cartographie physique à petite échelle, un inventaire écologique systématique et une classification de la végétation selon des principes de phytoécologie. Une attention particulière a été portée pour bien expliquer la dynamique végétale selon les milieux et les gradients climatiques. Cela a permis d’élaborer un système hiérarchique de classification écologique du territoire et de réaliser la cartographie d’écosystèmes à différentes échelles de perception, d’une perspective locale à une perspective continentale. Les relevés de végétation sont aussi analysés sur une base plus phytosociologique pour créer des associations et sous-associations végétales pour le Québec dans le cadre d’un projet de Classification nationale de la végétation du Canada (CNVC). Des études de productivité, encore en cours, complètent la connaissance des écosystèmes et permettent de supporter les décisions d’aménagement du territoire. Des guides de reconnaissance des types écologiques sont publiés pour aider les sylviculteurs et les aménagistes à reconnaître les stations forestières. De plus, la connaissance de la dynamique forestière, des contraintes à l’aménagement et de la productivité forestière des diverses stations sont utilisées pour identifier les sites les plus productifs ou les sites les plus fragiles et réaliser ainsi un zonage du territoire. L’ensemble de ces travaux contribue à favoriser l’utilisation de la connaissance écologique dans l’aménagement durable des forêts et du territoire.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue Forestière FrançaiseMême sujetFrench Urban and Social StudiesTravaux en français237 207