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Enregistrement W6995655730

Passages fauniques au Québec : Enjeux et facteurs de réussite

2018· other· fr· W6995655730 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2018
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LimitingPersonal autonomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les projets de passages fauniques sont souvent perçus comme des solutions miracles aux problèmes de connectivité du territoire, de collisions et de mortalité routière de la faune. Or, de nombreux enjeux se rattachent à ces infrastructures, de la planification jusqu’au suivi de leur efficacité. Un clivage s’observe entre les informations produites par la littérature scientifique et l’application des concepts aux routes du Québec. L’objectif de ce travail est de déceler les enjeux reliés aux projets de passages fauniques du Québec et d’identifier les facteurs qui favorisent leur réussite. L‘analyse de la littérature permet de faire ressortir plusieurs défis, de la conception du projet jusqu’au suivi et l’évaluation de l’efficacité des passages. D’abord, la collaboration entre les différentes parties prenantes s’avère fastidieuse, puisque les intérêts, les objectifs visés et les priorités diffèrent d’un corps de travail à un autre. Ensuite, la recherche scientifique sur le sujet est récente et en pleine évolution. Il en résulte que les méthodes optimales ne sont pas encore bien connues ou intégrées par les gestionnaires des projets. Ainsi, les passages fauniques ne sont pas toujours efficaces, que ce soit pour le choix des espèces cibles, pour le choix de l’emplacement des installations et pour le type d’aménagements préconisés. De nombreux problèmes techniques peuvent également survenir, ce qui limite l’efficacité des passages. Enfin, le suivi et l’évaluation de l’efficacité des installations ont deux étapes primordiales, mais souvent négligées pour cause de manque de ressources ou de connaissance. La compréhension de ces défis offre la possibilité de développer des solutions et d’identifier les principaux facteurs de réussite des projets. Entre autres, la formation de comités de travail multidisciplinaire et qui incluent les parties prenantes importantes est gage d’un meilleur succès. L’étape de la conception est également essentielle pour la réussite du projet. Les connaissances scientifiques doivent être considérées et intégrées au projet, afin de cibler les bonnes espèces, le bon endroit et d’adapter les installations à leurs besoins et au terrain. Le suivi de l’utilisation des passages par la faune doit permettre d’évaluer l’efficacité de l’installation, non seulement pour les collisions, mais aussi pour le rétablissement de la connectivité du territoire. L’étude des concepts de l’écologie routière, de la connectivité du territoire et du rôle des passages fauniques au Québec permet de formuler des recommandations générales qui visent à améliorer la santé des écosystèmes. Les recommandations s’adressent autant aux paliers gouvernementaux et municipaux qu’aux organismes de conservation. En conclusion, il est possible d’améliorer l’efficacité des passages fauniques au Québec en considérant les informations scientifiques. Les passages fauniques participent positivement à la connectivité du territoire, mais de plus amples efforts doivent être fournis afin de garantir le maintien de la biodiversité.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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'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
Publié2018
Routes d'admission1
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