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Enregistrement W4414534383

Participation à l'élaboration d'un plan de gestion pour le projet de forêt de proximité de la première nation Abitibiwinni. Abitibi-Témiscamingue, Québec.

2012· report· fr· W4414534383 sur OpenAlexaffabout
Mastère Spécialisé Acterra, Hugo Asselin, Philippe Chambon, Nicole Chevignard, Sylvie Lardon

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2012
Typereport
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRebrandingPlankMedium term
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La nouvelle loi sur les forêts, « loi sur l’aménagement durable du territoire forestier du Québec » présentée à l’assemblée nationale du Québec en juin 2009, adoptée le 1er avril 2010, propose aux acteurs locaux de leur octroyer la gestion d'une «forêt de proximité». Dans ce cadre, la Direction du Patrimoine, de la Culture et du Territoire de la communauté autochtone Abitibiwinni de Pikogan, souhaite déposer auprès du gouvernement du Québec une demande de reconnaissance de projet pilote de forêt de proximité. Ils ont ciblé un secteur d'environ 1 700 km² au nord d’Amos, pour lequel ils voudraient produire un plan de développement. Ce projet novateur permettrait à la communauté de prendre en main la gestion des ressources de leur territoire. Pour l’élaboration de ce dossier, des enseignants et étudiants de l’université d’Abitibi-Témiscamingue et d’AgroParisTech et AgroSupDijon, ont travaillé durant deux semaines pour aider la communauté à imaginer le plan de développement de sa forêt de proximité. Une proposition de zonage et un plan d’actions ont été proposés. De même, des outils méthodologiques participatifs ont été mis à leur disposition afin de leur permettre d’affiner leur projet tout en impliquant les membres de la communauté.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,215 · 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
GenreAutre

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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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