Développement d’un portail cartographique collaboratif de potentiel d’habitat pour les champignons forestiers
Bibliographic record
Abstract
La géomatique est de plus en plus utilisée pour gérer le développement des ressources des territoires forestiers. Elle permet de localiser rapidement des caractéristiques particulières du territoire et de ce fait, de définir les meilleurs potentiels de développement d'une multitude de ressources de la forêt. Les champignons forestiers constituent sans aucun doute le produit forestier non ligneux le plus recherché, et celui dont la cueillette est en plus forte croissance. Les nombreuses consultations touchant les champignons forestiers ont mis en évidence le besoin de doter les communautés d'outils de cartographie du potentiel de cueillette des champignons forestiers comestibles du Québec, afin de faciliter la mise en valeur de cette ressource. Les champignons forestiers sont fortement liés à un habitat particulier. En effet, ceux-ci sont en symbiose avec une espèce d'arbre spécifique et ils sont plus abondants dans un type écologique précis. Les données les plus précises, accessibles, et les moins dispendieuses pour identifier ces habitats sont les données écoforestières. En jumelant ces données avec la topographie, la tenure et le réseau routier, il est possible de localiser les meilleurs secteurs pour la cueillette. Un avantage d'utiliser ces données est qu'elles sont disponibles pour tout le Québec et qu'il est possible de les mettre à jour en fonction des opérations forestières ou autres. Le but du projet est de développer une extension ArcGIS utilisable partout au Québec permettant de cartographier les meilleurs potentiels des principaux champignons comestibles. Les objectifs spécifiques sont de 1) réaliser une revue de littérature et définir les caractéristiques écologiques des champignons en lien avec les paramètres de la cartographie écosystémique, en utilisant les inventaires déjà réalisés par les partenaires, 2) analyser les couches d'information nécessaires pour déterminer les potentiels des champignons, 3) créer les requêtes pour les peuplements à fort, moyen et faible potentiel en fonction des régions écologiques et administratives, 4) modéliser les fonctionnalités et modules de l'extension; \nImplémenter l'extension et 5) produire un rapport sur l'extension montrant les détails de son utilisation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.008 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".