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Record W1556779052 · doi:10.7202/038243ar

Le Réseau d’avertissements phytosanitaires : au coeur de l’évolution de l’information en phytoprotection au Québec

2009· article· fr· W1556779052 on OpenAlexvenueaboutno aff
Michel Letendre, Gilles Émond

Bibliographic record

VenuePhytoprotection · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicBiological Control of Invasive Species
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesForestryGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’information dans le domaine phytosanitaire a préoccupé plusieurs précurseurs, et ce, bien avant la fondation de la Société de protection des plantes du Québec (SPPQ) en 1908. Cependant, dès le début du XX e siècle, le ministère de l’Agriculture du Québec s’est engagé dans cette voie avec la mise en place du Bureau de l’entomologie et du Bureau de la protection des plantes qui publient des guides de protection des différentes cultures. Dès 1934, des cartes-avis postées aux producteurs agricoles donnaient déjà des informations sur les ennemis des cultures et les interventions recommandées en cours de saison. Ce service fit place, en 1975, au Réseau d’avertissements phytosanitaires du Québec (RAP) dont les objectifs visaient à informer les producteurs et les vulgarisateurs agricoles sur l’évolution des ennemis des cultures, à indiquer le moment propice des interventions phytosanitaires et à orienter la recherche afin de répondre aux problèmes les plus urgents. Toujours sous la responsabilité du MAPAQ, le RAP couvre maintenant 13 groupes de cultures et rejoint les producteurs et les conseillers agricoles, les clubs d’encadrement technique et plusieurs autres intervenants. Il est un partenaire majeur de la Stratégie phytosanitaire du MAPAQ. Beaucoup d’outils technologiques ont permis d’informatiser ce réseau afin de répondre aux besoins de ce secteur.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.842
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.213
Teacher spread0.203 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2009
Admission routes2
Has abstractyes

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