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Enregistrement W4411058597 · doi:10.54932/ouvl2258

Comparaison des retombées économiques de la récolte de feuillus durs et de l’exploitation acéricole des érablières publiques au Québec

2025· report· fr· W4411058597 sur OpenAlexaboutno aff
Maurice Doyon, Benjamin Roy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgroforestry and silvopastoral systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le domaine public québécois représente 80 % de la forêt productive accessible de la province et s’étend sur plus de 275 00 km2. Comme le prévoit la Loi sur les terres du domaine de l’État, le ministre exerce les droits de propriété sur ce territoire, ce qui lui permet, entre autres, de délivrer des permis d’exploitation pour les ressources forestières. Les érablières situées en territoire public sont particulièrement prisées. Elles sont à la fois convoitées pour la récolte de sève d’érable et pour la production de bois destiné à la transformation, ce qui fait que la cohabitation entre les secteurs forestier et acéricole est souvent tendue. Dans ce texte, les auteurs montrent que l’exploitation acéricole génère de plus grandes retombées économiques comparativement à la récolte et la transformation des feuillus durs, même lorsque le scénario le moins favorable à l’acériculture est comparé au scénario le plus favorable au secteur du feuillu dur. Cette dominance à la marge de l’acériculture suggère qu’une allocation optimale devrait favoriser l’acériculture devant le secteur des feuillus durs. Ce texte met également en évidence le potentiel d’intégration de la production de sirop d’érable avec les efforts de conservation et la mise en place d’aires protégées, ce qui s’aligne sur les objectifs de biodiversité du 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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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