Potentiel de migration des écosystèmes côtiers meubles québécois de l’estuaire et du golfe du Saint-Laurent dans le contexte de la hausse appréhendée du niveau de la mer
Bibliographic record
Abstract
Les écosystèmes côtiers s’ajustent à la hausse du niveau de la mer en migrant vers les terres. Or, dans les zones sujettes à une accélération de la montée du niveau de la mer et à un déficit sédimentaire, des contraintes naturelles (p. ex. falaises) ou artificielles (p. ex. routes, structures de protection) présentes sur la côte, peuvent freiner cette dynamique naturelle et entraîner une perte de superficie de l’écosystème, processus nommé coincement côtier (coastal squeezeen anglais). Afin de savoir si les écosystèmes côtiers de l’estuaire et du golfe du Saint-Laurent (EGSL) ont l’espace nécessaire pour se déplacer vers les terres dans un contexte de hausse du niveau de la mer, leur distance de migration potentielle a été évaluée. Les résultats révèlent que 57 % des écosystèmes formés de sédiments meubles ont un potentiel de migration inférieur à 30 m. Les contraintes artificielles sont susceptibles de freiner leur déplacement dans plus de 50 % des cas et plus des 3/4 des contraintes artificielles sont situées à moins de 30 m de leur limite supérieure. L’impact du coincement côtier devient préoccupant tant pour les milieux sableux que pour les marais maritimes qui occupent, respectivement, 74 % et 26 % de la superficie du territoire. L’amorce d’une réflexion sur la conservation d’espaces de migration des écosystèmes côtiers de l’EGSL est essentielle afin d’augmenter leur résilience face aux changements environnementaux.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".