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Enregistrement W2225755485 · doi:10.7202/1034097ar

Changements de l’occupation du sol dans la plaine inondable du lac Saint-Pierre entre les années 1950 et 1997

2015· article· fr· W2225755485 sur OpenAlexafffundvenue
Diane Dauphin, Benoı̂t Jobin

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensGDG EnvironnementCanarie
Organismes subventionnairesEnvironment Canada
Mots-clésForestryGeographyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le lac Saint-Pierre est le site d’une biodiversité exceptionnelle. Toutefois, les activités anthropiques ont mené à la perte et à la dégradation des milieux naturels au cours des dernières décennies si bien que de nombreuses espèces fauniques, dont la perchaude ( Perca flavescens ), montrent des déclins marqués de leur population. La perte d’habitats de reproduction serait l’un des facteurs déterminants pour expliquer cette situation. Afin de documenter les changements d’occupation du sol survenus au niveau de la plaine inondable du lac Saint-Pierre, des photos aériennes prises à 3 périodes (1950, 1964 et 1997) ont été interprétées et comparées. Il en ressort qu’environ 3 200 ha d’habitats fauniques (milieux naturels + cultures pérennes) ont été modifiés dans la zone de récurrence d’inondation de 0-2 ans. Le changement le plus important concerne la conversion de quelque 2 500 ha de cultures pérennes (fourrages, pâturages) en cultures annuelles (maïs, soya) peu propices à la faune. Des habitats naturels ont également été modifiés, en particulier 350 ha de prairies humides. Outre la perchaude, d’autres groupes fauniques sont affectés par ces changements d’occupation du sol, notamment les passereaux et les canards barboteurs qui nichent dans les cultures pérennes et les prairies. La restauration d’habitats et le changement des pratiques agricoles font partie des actions qui peuvent être mises de l’avant pour favoriser le rétablissement des espèces en difficulté au lac Saint-Pierre.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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