Une expérience universitaire dans les parcs et lieux historiques nationaux canadiens : contribution à une meilleure gestion du milieu
Bibliographic record
Abstract
Un partenariat entre Parcs Canada et l’Université de Sherbrooke existe de façon officielle depuis 1986 même si la collaboration se faisait avant cette date. Ce partenariat permet de satisfaire les missions des deux organismes, soit : 1) la formation des étudiants à tous les niveaux pour l’université et 2) les besoins d’expertise pour l’élaboration de stratégies de gestion ainsi que la mise en place des programmes de suivi et du maintien de l’intégrité écologique pour les parcs et de l’intégrité commémorative pour les lieux historiques. Plus de 400 étudiants ont été impliqués. Plusieurs de ces étudiants se sont prévalus de la plupart des possibilités du système en fonction de besoins exprimés par les parcs ou les lieux historiques : 1) formation à la réalité du terrain par des camps de travail au baccalauréat, 2) initiation à la recherche par un rapport de baccalauréat, 3) initiation à la pratique par des stages en régime coopératif au baccalauréat et des stages professionnels en milieu de travail à la maîtrise, 4) formation à la recherche à la maîtrise ou au doctorat et 5) emplois temporaires ou réguliers dans les parcs et les lieux historiques. Les thématiques abordées au baccalauréat sont la caractérisation du milieu, les impacts et les suivis environnementaux, les propositions d’aménagement et les études socio-économiques. Les thématiques abordées aux études supérieures sont la planification stratégique et les risques environnementaux, la dynamique des milieux, les méthodes d’inventaire et de suivi biophysiques ainsi que la gestion des données. Outre les bureaux national à Gatineau et régional à Québec, onze parcs et trois lieux historiques dans sept provinces, dont le Québec, et un territoire ont bénéficié de ce partenariat. Cette formule est gagnante pour les trois parties : 1) expérience professionnelle à partir de cas concrets pour les étudiants, 2) développement d’une expertise en conservation des milieux pour les enseignants et 3) connaissance et gestion plus éclairée des ressources pour le personnel des parcs.
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 | 0.008 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.030 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".