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Enregistrement W4415815476 · doi:10.5558/tfc2025-025

Enjeux contemporains en forêt tempérée au Québec — Partie 3 : Les polluants atmosphériques

2025· article· en· W4415815476 sur OpenAlexaffvenueabout
Louis Duchesne, Rock Ouimet, François Guillemette, Steve Bédard

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaneSaccharum officinarumTechnology roadmap

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article est le troisième d’une série qui vise à documenter les enjeux contemporains en forêt tempérée au Québec. Nous y abordons plus spécifiquement les polluants atmosphériques, notamment les polluants atmosphériques acidifiants à l’origine du phénomène des pluies acides, l’ozone troposphérique et les éléments traces. Nous discutons brièvement des sources anthropiques de ces polluants, de l’état de la situation, de leurs effets sur les écosystèmes forestiers et des enjeux qui en découlent pour la forêt tempérée au Québec. Les polluants atmosphériques proviennent majoritairement de la combustion de combustibles fossiles pour la production d’énergie et pour le secteur des transports. Depuis le milieu des années 1990, grâce aux programmes de réduction des émissions de polluants atmosphériques mis en œuvre au Canada et aux États-Unis, les émissions et les concentrations dans l’air ambiant de la plupart des polluants ont baissé significativement. L’érable à sucre ( Acer saccharum Marsh.), une essence dominante dans la zone tempérée nordique, s’avère particulièrement sensible aux polluants atmosphériques et à leurs effets sur les écosystèmes. La pollution chronique historique de ces forêts engendre donc une perte de services écosystémiques importante. Des suivis environnementaux des écosystèmes forestiers se poursuivent afin de documenter la réaction des écosystèmes forestiers à la baisse contemporaine des émissions anthropiques de polluants atmosphériques en Amérique du Nord.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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
GenreSynthèse

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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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