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Enregistrement W2409668263 · doi:10.7202/1036507ar

Potentiel de migration des écosystèmes côtiers meubles québécois de l’estuaire et du golfe du Saint-Laurent dans le contexte de la hausse appréhendée du niveau de la mer

2016· article· fr· W2409668263 sur OpenAlexafffundvenueabout
Pascal Bernatchez, Chantal Quintin

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les écosystèmes côtiers s’ajustent à la hausse du niveau de la mer en migrant vers les terres. Or, dans les zones sujettes à une accélération de la montée du niveau de la mer et à un déficit sédimentaire, des contraintes naturelles (p. ex. falaises) ou artificielles (p. ex. routes, structures de protection) présentes sur la côte, peuvent freiner cette dynamique naturelle et entraîner une perte de superficie de l’écosystème, processus nommé coincement côtier (coastal squeezeen anglais). Afin de savoir si les écosystèmes côtiers de l’estuaire et du golfe du Saint-Laurent (EGSL) ont l’espace nécessaire pour se déplacer vers les terres dans un contexte de hausse du niveau de la mer, leur distance de migration potentielle a été évaluée. Les résultats révèlent que 57 % des écosystèmes formés de sédiments meubles ont un potentiel de migration inférieur à 30 m. Les contraintes artificielles sont susceptibles de freiner leur déplacement dans plus de 50 % des cas et plus des 3/4 des contraintes artificielles sont situées à moins de 30 m de leur limite supérieure. L’impact du coincement côtier devient préoccupant tant pour les milieux sableux que pour les marais maritimes qui occupent, respectivement, 74 % et 26 % de la superficie du territoire. L’amorce d’une réflexion sur la conservation d’espaces de migration des écosystèmes côtiers de l’EGSL est essentielle afin d’augmenter leur résilience face aux changements environnementaux.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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