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Enregistrement W7133283599

Données scientifiques sur l'utilisation des périodes particulières comme mesure d'atténuation

2023· other· fr· W7133283599 sur OpenAlexaboutno aff
Tyler D. Tunney, Douglas C. Braun, Jonathan D. Midwood, Sean M. Naman, Jordan Roszell

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlESPACEGeneral interest
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les périodes particulières désignent une mesure d’atténuation qui définit les périodes où les ouvrages, entreprises ou activités (OEA) posent un risque faible de dommages au poisson et à son habitat. Le Programme de protection du poisson et de son habitat (PPPH) de Pêches et Océans Canada a demandé un avis scientifique sur l’utilisation des périodes particulières. Pour répondre à cette demande, le présent document s’articule autour de trois objectifs principaux énoncés dans le mandat. Tout d’abord, nous avons réalisé une recherche documentaire qui a permis de constater que peu de recherches scientifiques évaluées par des pairs ont porté sur les périodes particulières et que la documentation à ce sujet est dominée par les documents consacrés aux activités de dragage. Un examen approfondi de la justification, de l’efficacité et des cadres relatifs aux périodes particulières est fourni. Au Canada, l’utilisation des périodes particulières, leur justification et les considérations connexes varient d’une province et d’un territoire à l’autre, mais la fraie est souvent mentionnée comme le processus vital du poisson qui est ciblé pour la protection. Ensuite, nous présentons un modèle conceptuel qui décrit un ensemble de justifications et de considérations pour la création ou la modification de périodes particulières en mettant l’accent sur (1) la période et la vulnérabilité des processus vitaux du poisson, (2) les caractéristiques des OEA et les pressions connexes et (3) les caractéristiques des conditions de l’habitat et environnementales. Il est important de noter que la vulnérabilité des processus vitaux aux OEA varie. Toutefois, certains de ces processus se prêtent mieux à l’utilisation de périodes particulières compte tenu de leurs caractéristiques, comme une période bien définie et prévisible. D’autres considérations relatives à la migration, à la fraie, à l’alimentation, à la naissance, à la croissance et à l’utilisation des refuges sont également présentées dans le document. Les caractéristiques des pressions liées aux OAE, y compris leur période et leur persistance, sont aussi des facteurs clés à prendre en compte pour les périodes particulières. L’interaction des pressions avec l’habitat du poisson sera influencée par les caractéristiques de l’habitat et le contexte environnemental. La protection des processus de l’habitat au moyen de périodes particulières dépendra de la prévisibilité des processus, des mécanismes qui réglementent les pressions de l’OEA et du processus de l’habitat, ainsi que du degré de chevauchement et de la force de la pression pendant l’exposition. Enfin, nous présentons une approche à trois niveaux pour évaluer l’efficacité des périodes particulières afin de réduire le risque d’exposition des processus vitaux ou de l’habitat du poisson, les effets des pressions sur le processus exposé et le risque au niveau de la population. Les études à chaque niveau peuvent orienter les comparaisons de l’évolution du risque au fil du temps, un facteur clé au moment de choisir l’une des périodes particulières possibles. Le présent document fait progresser l’état des connaissances sur l’utilisation des périodes particulières et sur l’évaluation de leur efficacité. Le PPPH peut utiliser l’information présentée pour établir un cadre scientifique sur les périodes particulières pour guider leur création et leur modification, afin d’aider les praticiens à déterminer les risques potentiels posés par les OEA en dehors des périodes établies et à s’adapter aux conditions environnementales changeantes.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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