Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The St. Lawrence is a vast and complex socio-ecological system providing a wealth of services sustaining numerous economic sectors. These ecosystems are subject to significant human pressures that overlap and potentially interact with climate driven environmental changes. Our objective in this paper is to systematically characterize the distribution and intensity of drivers in the St. Lawrence System. To do so, we launch eDrivers, an open knowledge platform gathering experts committed to structuring, standardizing and sharing knowledge on drivers in support of science and management. We gathered data on 22 coastal, climate, fisheries and marine traffic drivers through collaborations, existing environmental initiatives and open data portals. We show that few areas of the St. Lawrence are free of cumulative exposure. The Estuary, the Anticosti Gyre and coastal areas are particularly exposed, especially in the vicinity of urban centers. We identified 6 areas of distinct cumulative exposure regime that show that certain drivers typically co-occur in different regions of the St. Lawrence and that coastal areas are exposed to all driver types. Of particular concern are two threat complexes capturing most exposure hotspots that show the convergence of contrasting exposure regimes at the head of the Laurentian Channel. eDrivers was built on a series of guiding principles upholding existing data management and open science standards. We therefore expect it to evolve through time to address knowledge gaps and refine current driver layers. Ultimately, we believe that eDrivers represents a much needed solution that could radically influence broad scale research and management practices by increasing knowledge accessibility and interoperability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».