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Enregistrement W3024180666 · doi:10.17118/11143/18887

Où trouver du sirop d’érable en 2100 ?

2019· article· fr· W3024180666 sur OpenAlexaffvenueabout
Gabriel Bergeron, Dominique Gravel

Notice bibliographique

Revue˜Le œclimatoscope · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L 'identité culturelle d'une société se développe, entre autres, par son attachement au territoire, à sa biodiversité, à ses écosystèmes et aux richesses qu'ils lui procurent.Et parmi les éléments du terroir québécois se trouvent indéniablement en tête de liste le sirop d'érable et les activités traditionnelles associées à la cabane à sucre.La fonte des neiges, le soleil et le sucre s'allient pour célébrer l'arrivée du printemps, notre façon bien originale d'assumer des hivers rigoureux et notre nordicité.Or cette relation avec le territoire et ses écosystèmes forestiers est susceptible de s'effriter avec un déplacement des conditions propices à la production acéricole vers le nord.L'un des plus forts emblèmes culturels du Québec pourrait-il être ébranlé par les changements climatiques?L'industrie de l'érable dépend fondamentalement du climat; il serait illusoire de croire qu'elle demeurera inchangée à la suite d'un réchauffement.Bien que l'aire de répartition de l'érable à sucre (Acer saccharum, Marsh) couvre une large portion de l'Est de l'Amérique du Nord, les périodes d'alternance entre gels et dégels qui permettent l'exploitation de la sève ne sont rencontrées que dans la portion nordique de sa répartition.Une arrivée de plus en plus hâtive du printemps causée par un réchauffement des températures pourrait déplacer la période de production et, ultimement, menacer la production dans certains secteurs.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,554

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,005

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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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