Espaces urbanisés et parcs nationaux : le défi de la gestion des espaces urbanisés dans les parcs nationaux de l’Ouest canadien
Bibliographic record
Abstract
Depuis leur création, six parcs nationaux canadiens disposent de centres d’accueil destinés à répondre aux besoins élémentaires des visiteurs (hébergement, alimentation, approvisionnement, sécurité). Connaissant un succès croissant pendant le XXe siècle, ces « sites urbains » sont devenus des collectivités parfois très peuplées et couvrant des espaces relativement importants. Certaines d’entre elles ont même acquis un statut municipal tandis que les autres collectivités sont toujours sous la tutelle de Parcs Canada. La proportion de résidents et le nombre élevé de visiteurs pendant l’été contribuent à faire de ces centres d’accueil de véritables villes temporaires, rencontrant comme celles-ci tous les problèmes urbains : planification urbaine, gestion des eaux usées, réseaux, voirie, etc. Cet article cherche à saisir la complexité de la situation et de montrer les mécanismes de gestions originaux qui doivent être appliqués à des organismes de type urbain au cœur d’espaces préservés.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".