Modélisation spatiale des changements dans les milieux humides ouverts par automate cellulaire : étude de cas sur la région administrative de l’Abitibi-Témiscamingue, au Québec, Canada
Bibliographic record
Abstract
Les milieux humides sont parmi les écosystèmes les plus productifs qui existent à travers la planète. Trente-cinq pour cent des zones humides du monde se trouvent au Canada, avec un quatre-vingt-cinq pour cent environ situés dans la forêt boréale. Cependant, ces écosystèmes sont parmi les plus menacés en raison des perturbations humaines. Malheureusement, une fois qu’un milieu humide a perturbé, il est difficile de le ramener à son état naturel. L’étude de la complexité autour des dynamiques de changement dans les milieux humides peut être employée par l’utilisation d’outils de modélisation et de simulation spatiotemporelle pour aider la conservation de l’environnement. Les approches de modélisation de systèmes complexes telles que les automates cellulaires combinés à des modèles statistiques nous permettent de simplifier ces complexités et de comprendre les modèles émergents de systèmes complexes, tels que les milieux humides. Cette étude propose la simulation des milieux humides ouverts basée sur le modèle hybride par régression logistique, chaîne Markov et automates cellulaires, afin de projeter des scénarios futurs de la distribution des milieux humides ouverts dans la région administrative de l’Abitibi-Témiscamingue, Québec. Ce mémoire comprend deux parties : 1) le diagnostic des zones humides et la caractérisation de la zone d’étude; et 2) un article sur la modélisation spatiotemporelle des changements dans les milieux humides ouverts en utilisant le modèle hybride, afin de simuler leur distribution spatiale pour les années 2015, 2025, 2035, 2045 et 2055 dans la région administrative de l’Abitibi-Témiscamingue. Les résultats de la simulation ont montré une augmentation moyenne de cinq pour cent entre les simulations de 2015 et 2055. Les résultats sont en accord avec les modèles spatiotemporels observés à partir des images Landsat de 1985, 1995 et 2005. La distribution spatiale observée et projetée des milieux humides ouverts dans la région étudiée offre un aperçu de la dynamique de cet écosystème fragile. Avec l’augmentation des milieux humides ouverts, la disponibilité de l’habitat pour la sauvagine augmentera aussi, en plus les services qui y sont associés. Les résultats de cette recherche apportent de nouvelles informations et perspectives en termes de futures politiques de conservation des milieux humides ouverts.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".