L’initiative Staying Connected : pour reconnecter la nature et les humains par-delà les frontières
Bibliographic record
Abstract
L’initiativeStaying Connected(SCI) est issue d’une collaboration binationale comptant plus de 55 partenaires américains et canadiens (départements et ministères responsables des transports et de la faune, universités et organismes de conservation). Depuis 2009, tous travaillent ensemble à préserver la connectivité du paysage à l’échelle de l’écorégion des Appalaches nordiques et de l’Acadie. Les partenaires de SCI mettent en oeuvre une approche multisectorielle visant à rendre les routes plus sécuritaires pour la faune et les usagers. Ils collaborent aux analyses spatiales afin d’identifier les segments de routes prioritaires au maintien de la connectivité, participent à la validation des endroits critiques où les animaux traversent les routes et contribuent au choix des infrastructures les mieux adaptées pour faciliter leur passage et réduire le nombre de collisions. L’accès pour la faune aux habitats situés de part et d’autre de l’emprise routière est assuré par la conservation des milieux naturels dans les corridors fauniques. Les mesures prises sont la protection des terres situées aux abords des routes, l’aménagement du territoire, la sensibilisation du public et le développement de politiques permettant de garantir la pérennité de ces investissements pour la connectivité.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".