Revue de littérature sur les différentes méthodes de caractérisation des paysages forestiers
Bibliographic record
Abstract
Actuellement au Québec, la méthode utilisée, dans la majorité des cas documentés, pour caractériser les paysages forestiers est basée sur les valeurs socio-économiques. La Commission régionale des ressources naturelles et du territoire (CRRNT) a identifié le besoin de documenter d'autres méthodes d'analyse et a mandaté des experts afin de réaliser une étude visant à répertorier et décrire les différentes méthodes de caractérisation de la sensibilité des paysages forestiers. Cette revue de littérature ne fait pas uniquement référence à des méthodes forestières, mais également à des méthodes analysant d'autres types de paysages. Ces méthodes pourraient inspirer l'élaboration de méthodes plus adaptées au milieu forestier ou répondre à d'autres besoins régionaux. Les méthodes sont classées selon cinq types de valeurs : socio-économiques, de perception, biophysiques, économiques et des valeurs multiples. Pour chacune des méthodes, un résumé définissant les grandes lignes et les différentes étapes pour sa réalisation est élaboré.
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 | 0.023 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
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".