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Enregistrement W7052280747

Portrait actuel de la qualité de l'eau et des sédiments de la Mishta-shipu (rivière Moisie)

2021· other· fr· W7052280747 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeNature ConservationNature tourism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le début de l'industrialisation a été marqué par une augmentation nette de l'influence anthropique sur le réchauffement planétaire, et les écosystèmes d'eau douce siègent parmi les premiers rangs des biotopes les plus impactés par ce phénomène. L'augmentation de la température et des précipitations modifient considérablement les propriétés du milieu, affectant directement la biodiversité ambiante. Une surveillance rigoureuse et continue est essentielle afin de détecter, évaluer et gérer adéquatement toute menace environnementale pouvant être attribuée à l'humain. Riches en espèces et florissantes de ressources naturelles, les rivières possèdent des composantes fondamentales pour tout écosystème. Elles sont également essentielles à la santé de l'humain, à son développement économique et à son approvisionnement en eau potable. La rivière Mishta-shipu (rivière Moisie) est située majoritairement dans la région administrative de la Côte-Nord, au Québec. Elle est réputée mondialement comme étant l'une des plus importantes rivières à saumon de l'Atlantique (Salmo salar). De plus, en tant qu'autoroute principale menant aux territoires ancestraux, sa valeur patrimoniale se veut inestimable pour les communautés autochtones locales qui ont survécu durant des milliers d'années grâce à ses ressources. Considérant toute cette richesse et l'absence de données scientifiques suffisantes, l'objectif global de cette étude était donc de brosser un portrait global et représentatif de la qualité actuelle de la rivière. Ce projet a été réalisé à travers le bassin versant de la Mishta-shipu, sur un total de huit stations à l'intérieur desquelles trois sites ont été échantillonnés. Les analyses ont été effectuées à l'aide d'indicateurs physico-chimiques, c'est-à-dire la qualité de l'eau et des sédiments, combinés à une caractérisation des macroinvertébrés benthiques, et ce en tenant compte des principales activités humaines pouvant impacter la qualité de la rivière. Les résultats obtenus suggèrent qu'à l'intérieur de certaines stations, certains sites subissent une pression pouvant être associée à l'humain.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,335 · 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
Publié2021
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