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Enregistrement W2414182522 · doi:10.7202/1036508ar

Recharge en sable et revégétalisation de 2 plages de l’estuaire du Saint-Laurent, Québec

2016· article· fr· W2414182522 sur OpenAlexaffvenueabout
Étienne Bachand, Sophie Comtois

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En 2012, le comité ZIP (Zone d’intervention prioritaire) du Sud-de-l’Estuaire a réalisé 2 projets de recharge en sable sur des plages du Bas-Saint-Laurent. C’est respectivement 275 m 3 et 295m 3 de sédiments qui ont été déposés sur une plage de Sainte-Flavie et de Rivière-Ouelle. Les recharges en sable étaient accompagnées d’une revégétalisation à l’aide d’espèces indigènes possédant une forte capacité de rétention des sols. Ces techniques souples de restauration des berges s’appuient sur le principe de la dynamique naturelle des écosystèmes côtiers pour atténuer les effets de l’érosion littorale et diminuer les dégâts liés à la submersion marine. Sur chacun des sites, 100 m linéaires de plage ont été restaurés pour une fraction (453 $/m linéaire) des coûts nécessaires à la construction d’un enrochement (7 000 $/m linéaire). Après 3 années de suivi, on a noté un engraissement et un élargissement des plages ainsi qu’un développement rapide des végétaux dans le milieu. La restauration des écosystèmes littoraux est une solution durable, écologique, peu coûteuse et accessible aux communautés côtières.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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