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Enregistrement W3112019155 · doi:10.7202/1073990ar

L’atlas des territoires d’intérêt pour la conservation dans les basses-terres du Saint-Laurent : un outil pour orienter la conservation des milieux naturels dans le sud du Québec

2020· article· fr· W3112019155 sur OpenAlexaffvenueabout
Benoı̂t Jobin, Louise Gratton, Marie-Josée Côté, Olivier Pfister, Daniel H. Lachance, Marc Mingelbier, Daniel Blais, Andréanne Blais, David Leclair

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsCentre de Géomatique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyForestryPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparativement au reste du Québec, les basses-terres du Saint-Laurent (BTSL) sont connues pour héberger une grande diversité biologique et de nombreuses espèces en situation précaire. C’est aussi là que se concentrent les activités anthropiques qui portent atteinte à l’intégrité des écosystèmes. Un atlas des territoires d’intérêt a été produit pour déterminer les territoires des BTSL où des actions de conservation sont requises (Jobin et collab., 2019a). Les cibles de conservation (filtre grossier) retenues sont les milieux forestiers, les milieux humides, les milieux ouverts (friches, prairies agricoles) et les milieux aquatiques. Les sites d’intérêt ont été déterminés par la sélection de ceux ayant une très haute valeur de conservation (présence d’espèces en situation précaire, d’aires protégées, etc.), puis par une analyse de priorisation multicritère. Des éléments du filtre fin sont aussi illustrés (p. ex., des frayères ou des colonies d’oiseaux). Cet article présente un survol des résultats de l’atlas des BTSL, des applications des résultats et des possibilités d’utilisation pour les acteurs actifs en conservation des milieux naturels au Québec. Puisque les données géospatiales associées aux sites d’intérêt sont disponibles, les utilisateurs peuvent les consulter pour connaître précisément l’emplacement des sites d’intérêt et adapter l’analyse de ces données à leur réalité territoriale.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
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'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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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