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Enregistrement W2660692616

Meilleures pratiques de gestion de la végétation des prairies des milieux urbains : étude de cas pour les terrains de l’Ontario et du Québec gérés par la Commission de la Capitale nationale

2017· article· fr· W2660692616 sur OpenAlexaboutno aff
Karole-Ann Roy-Chrétien

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cet essai est de présenter les meilleures pratiques de gestion de la végétation pour les prairies des milieux urbains. Plus particulièrement, pour identifier des pratiques qui sont applicables et économiquement viables pour les terrains urbains du Québec et de l’Ontario gérés par la Commission de la Capitale nationale, en faisant ressortir les avantages et les inconvénients associés. Les prairies urbaines sont des écosystèmes avec une forte densité de biodiversité à petite échelle et elles permettent ainsi la conservation de la faune et la flore. Effectivement, ces habitats sont à la source de nombreux services écosystémiques et possèdent une importante valeur écologique, économique, esthétique et culturelle. Bien qu’elles soient associées à de nombreux défis de gestion et de pressions environnementales, tels que la santé et la sécurité civile, les infestations par les espèces végétales exotiques envahissantes, la salinisation des sols et les perturbations anthropiques, les îlots de prairies urbains gagnent à être intégrés dans les objectifs de conservation écologique. Une revue de la littérature et des entrevues avec des experts pour identifier les meilleures pratiques est d’abord présentée, pour ensuite procéder à une analyse multicritères des onze pratiques retenues pour déterminer celles qui sont les mieux adaptées à la réalité de la Commission de la Capitale nationale. Des recommandations générales pour les terrains urbains et spécifiques pour le site de l’île Bate sont ensuite étayées, pour finalement, présenter un plan d’action sur mesure pour la mise en œuvre des meilleures pratiques. L’étude de cas a permis de mettre en relief sept meilleures pratiques, soit: d’avoir un plan intégré de gestion de la végétation, d’adopter le fauchage stratégique, d’ensemencer des îlots de prairies indigènes, de diminuer la fréquence de tonte, de récolter les semences des plantes désirables déjà présentes sur les sites, d’utiliser des amendements plus écologiques pour le sol, et finalement d’utiliser la végétation comme solution aux problématiques urbaines. Celles-ci sont atteignables en modifiant les modes de gestion actuels et avec un investissement de départ. Les autres pratiques présentées dans cet essai ne sont pas nécessairement moins pertinentes, mais ne s’appliquaient pas toutes au cas précis de la Commission de la Capitale nationale. L’amélioration constante, l’innovation et le partage de connaissances sont tous des éléments à maintenir pour l’atteinte de pratiques de gestion de la végétation exemplaires.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · 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

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Publié2017
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