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Enregistrement W2949459454

L'étude de l'effet du nombre de municipalités riveraines dans la gestion locale des épisodes d'algues bleu-vert au Québec

2018· article· fr· W2949459454 sur OpenAlexaboutno aff
Michelle Paquin

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesForestryPolitical sciencePhilosophyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire porte sur le problème des algues bleu-vert dans les lacs du Québec et sur l’importance de la coopération des municipalités qui partagent un lac. Ce problème est persistant dans la gestion locale des ressources en eau douce et provient en grande partie de l’utilisation du phosphore des activités agricoles. La théorie des jeux suggère que lorsque plusieurs agents tentent de résoudre un problème environnemental commun plutôt qu’un seul agent, il sera plus difficile de trouver une solution adéquate. Donc, toutes choses étant égales par ailleurs, un lac partagé par plusieurs municipalités devrait avoir en moyenne plus d’algues bleu-vert qu’un lac avec une seule municipalité. Cette théorie est testée à l’aide d’un modèle économétrique fondé sur un modèle théorique du problème de l’eutrophisation des lacs peu profonds. Des données sur les occurrences d’algues bleu-vert ont été récoltées pour 469 lacs du Québec par le Ministère de Développement durable, de l’Environnement et Lutte contre les changements climatiques. Les modèles probit, binomial négatif et moindres carrés réalisables et généralisés sont utilisés pour vérifier si la corrélation entre les épisodes d’algues bleu-vert et le nombre de municipalités riveraines est positive. La première série de régressions entraînent une perte d’observations due à des données manquantes qui réduisent le nombre de lacs estimés à 137. D’après les résultats généraux obtenus, la gestion par une seule municipalité contre deux municipalités ou plus donne lieu à moins d’épisodes d’algues bleu-vert. Les résultats obtenus avec uniquement les lacs peu profonds indiquent une corrélation positive plus importante, par contre deux des résultats vont dans le sens contraire. Le bilan global indique dix-neuf sur trente-six des résultats sont significatifs et que dix-sept d’entre eux sont positifs, ce qui constitue une indication que l’hypothèse du mémoire est valide. \n___________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : algues bleu-vert, municipalités, gestion des ressources communes, agriculture, villégiature, Québec.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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