Modifications anthropiques sur 150 ans au lac Saint-Pierre : une fenêtre sur les transformations de l’écosystème du Saint-Laurent
Bibliographic record
Abstract
Depuis 150 ans, de multiples interventions humaines (dragage, dépôts de dragage, ouvrages de régularisation et de contrôle des glaces, etc.) ont transformé la topographie du lac Saint-Pierre. Bien qu’il soit certainement significatif, l’impact de ces travaux sur la physique (niveau d’eau, courant) et sur le vivant (faune, flore) est encore inconnu. La distribution spatiale et temporelle des travaux effectués au lac Saint-Pierre depuis 1844 a été reconstituée à partir de nombreux documents d’archives. La position des dragages successifs et des zones de dépôts associées est présentée en détails sur un support SIG (Système d’Information Géographique). La numérisation de données topographiques anciennes et la connaissance des zones modifiées ont permis de reconstituer la forme du lac Saint-Pierre telle qu’elle était durant la période préindustrielle ainsi que son évolution jusqu’à aujourd’hui. La compréhension de l’évolution du lac Saint-Pierre et du fleuve Saint-Laurent, constitue une étape essentielle qui permettra de séparer les changements « naturels » des facteurs confondants que sont les interventions humaines. Ceci rendra possible l’établissement de modèles prédictifs fiables qui permettront entre autres d’évaluer les impacts potentiels des changements climatiques sur l’écosystème du fleuve Saint-Laurent.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".