La protection des habitats de la population de bélugas (Delphinapterus leucas) du Saint-Laurent : bilan et considérations sur les besoins de conservation
Bibliographic record
Abstract
Les principales initiatives réalisées de 1978 à 2018 pour définir et protéger l’habitat du béluga (Delphinapterus leucas) de l’estuaire du Saint-Laurent sont présentées. Malgré ces efforts, l’état de la population s’est détérioré depuis 20 ans : celle-ci est en déclin, la proportion de jeunes a diminué par un facteur d’environ 3, et la mortalité des veaux et des femelles est en hausse. Nous présentons ici des informations récentes sur la répartition spatiale des bélugas, de leurs proies et du trafic maritime dans la portion de l’habitat essentiel dans et autour du parc marin du Saguenay–Saint-Laurent. Des considérations et des occasions pour mettre en place des approches spatiales pour favoriser une meilleure cohabitation entre les activités humaines et le béluga sont présentées. En complément aux actions déjà entreprises, 2 stratégies sont exposées favorisant son rétablissement : 1) la gestion des pêches pour tenir compte des besoins alimentaires du béluga et prévenir la remise en suspension de contaminants persistants par les engins de pêche; 2) la réduction du dérangement par la perturbation des activités vitales ou par le bruit dans l’habitat des femelles et des jeunes. L’accès aux proies clés et à des lieux de quiétude en été améliorerait la résilience de la population face aux dégradations de son habitat, dont celles résultant des changements climatiques.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".