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Record W1586180814 · doi:10.4000/vertigo.4372

La problématique de l’utilisation des herbicides en foresterie: le cas du Québec

2005· article· fr· W1586180814 on OpenAlexaffvenueabout
Julien Fortier, Christian Messier, Lluís Coll

Bibliographic record

VenueVertigO · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicForest Ecology and Biodiversity Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceForestryHumanitiesGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La problématique de l’utilisation des herbicides en foresterie est analysée selon une perspective historique et environnementale. Le développement des herbicides chimiques remonte à la fin de la deuxième guerre mondiale. Les premiers herbicides organochlorés étaient très efficaces, mais ils sont aussi très toxiques pour l’humain et l’environnement. Les herbicides développés plus récemment, comme le glyphosate, sont tout aussi efficace et beaucoup moins toxiques, mais ils sont mal perçus par la population. Au Québec, l’utilisation de tous les herbicides en forêt publique fut prohibée suite à une évaluation environnementale rigoureuse. Il semble que la décision d’abolir son utilisation était plus politique que scientifique. En effet, une comparaison sommaire des impacts environnementaux possibles du glyphosate comparativement aux dégagements mécaniques manuels et mécanisés ne permet pas de dégager lequel des traitements est préférable au niveau strictement environnemental. Puisque certains herbicides permettent une meilleure croissance des plantations, il est possible d’imaginer que ce gain de croissance pourrait être utilisé pour augmenter les aires protégées et le niveau d’aménagement écosystémique sur une proportion plus grande du territoire. Néanmoins l’utilisation d’herbicides devrait être largement surveillée tant au niveau de l’application qu’au niveau du suivi environnemental.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.379
Threshold uncertainty score0.968

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.014
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.196 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations4
Published2005
Admission routes3
Has abstractyes

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