Les corridors écologiques : un moyen d’adaptation aux changements climatiques
Bibliographic record
Abstract
Sous les effets des changements climatiques (CC), il est démontré que les niches écologiques des espèces se déplaceront vers le nord au rythme de 45 km par décennie. À l’échelle continentale, la position géographique du Québec est déterminante dans l’adaptation aux CC. Afin d’atténuer les impacts des CC et favoriser l’adaptation des espèces, le maintien de corridors écologiques est jugé crucial. Les aires protégées et les habitats naturels devront être mieux connectés par des corridors axés sud-nord essentiels à la migration des espèces. Conservation de la nature Canada (CNC) travaille déjà à protéger des sites naturels de grande valeur écologique à l’échelle du pays; certains s’avèrent critiques au maintien de la connectivité écologique. Dans cette perspective, CNC propose, au Québec, une approche intégrée en partenariat avec les acteurs de la conservation dont les activités de sciences, de protection, d’aménagement du territoire, d’engagement des collectivités et d’adaptation des infrastructures routières permettent de consolider les efforts de conservation dans un contexte de CC. D’ici avril 2020, des plans d’intervention visant une concertation accrue entre les différents acteurs seront mis en place avec les partenaires locaux dans cinq zones critiques pour le maintien de la connectivité au Québec.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".