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Enregistrement W6991374121

Guide québécois d’application de l’Indice de Qualité Morphologique (IQM) des cours d’eau.

2024· other· fr· W6991374121 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCaveolin-1 and cellular processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecantationWestern europeContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’atteinte de l’objectif d’aucune perte nette des milieux hydriques au Québec nécessite de revoir les pratiques de gestion des cours d’eau. Pour ce faire, les caractéristiques définissant ce qu’est un cours d’eau naturel, intègre et fonctionnel doivent d’abord faire consensus et s’organiser au sein d’un langage commun. Il nous faut collectivement une méthode pour prendre la mesure des pertes et des gains écologiques. Il s’agit de se doter des outils pour faire le bilan de la dégradation historique des cours d’eau et minimiser les dégradations à venir, mais aussi et surtout pour bien définir ce qui doit être préservé ou restauré. Ce langage commun est fourni par l’Indice de Qualité Morphologique (IQM). Il se compose de 28 indicateurs, répartis en trois catégories, qui permettent l’obtention d’un score synthétique sur une échelle entre 0 et 1. De plus en plus utilisé au Québec, cet indice constitue une approche prometteuse pour une priorisation de sites d’interventions de restauration dans les cours d’eau ou pour prioriser des secteurs à protéger par exemple. Son emphase sur les formes et processus à l’échelle du paysage lui confère l’avantage de permettre l’évaluation de l’état des milieux hydriques à une échelle qui ne serait pas réaliste par l’entremise d’indices biotiques. Cependant, l’IQM classique (Rinaldi et al., 2013, 2016a) a été développé et réfléchi pour un contexte alpin – Italie –, incluant par exemple des cours d’eau à énergie élevée et à chenaux multiples (tresses). La majorité des 28 indicateurs de l’IQM et le guide d’accompagnement (en anglais) sont axés sur ce type d’environnement (Rinaldi et al., 2013, 2015, 2016a, 2016b). Avec l’utilisation de plus en plus fréquente de cet indice par les acteurs de l’eau au Québec, il est nécessaire et pertinent d’adapter l’indice et le guide pour une application optimale dans le contexte du territoire québécois et de ses spécificités physiographiques, hydroclimatiques et écosystémiques. C’est ici qu’intervient le présent guide : il vise donc à outiller et aiguiller (en français) l’utilisateur québécois dans son évaluation de l’IQM.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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