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Record W2917599140 · doi:10.7202/1054124ar

L’aménagement multifonctionnel des bassins de rétention en contexte autoroutier : une optimisation des services écologiques

2018· article· fr· W2917599140 on OpenAlexaffvenueabout
Martin Lafrance

Bibliographic record

VenueLe Naturaliste canadien · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicLand Use and Ecosystem Services
Canadian institutionsMinistère des Transports
Fundersnot available
KeywordsForestryGeographyHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le réaménagement de l’échangeur des autoroutes Félix-Leclerc (A-40) et Laurentienne (A-73) dans la ville de Québec a nécessité la construction de bassins de rétention pour réguler les débits d’eaux pluviales acheminés vers les réseaux de drainage situés en aval du projet. Le plus grand bassin a été aménagé avec une retenue permanente en vue d’optimiser ses fonctions écologiques dans un environnement caractérisé à l’origine par un milieu écologiquement pauvre. Les objectifs de l’aménagement incluaient la lutte contre les espèces exotiques de plantes envahissantes, la création d’habitats floristiques et fauniques ainsi que la requalification paysagère du site et sa capacité d’évoluer sans intervention humaine en consolidant son caractère naturel. Adéquatement conçus, de tels bassins peuvent fournir une gamme de services écologiques de régulation, socioculturels, de production et de support. Ils offrent une solution à l’anthropisation inévitable des écosystèmes dans un contexte d’étalement urbain et de densification de l’occupation du territoire. La valorisation des services écologiques rendus par les bassins aménagés dans le cadre des processus d’autorisation environnementale inciterait les promoteurs à davantage mettre en oeuvre cette pratique et permettrait une meilleure intégration des principes de développement durable aux projets d’infrastructures.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.941
Threshold uncertainty score0.116

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.232
Teacher spread0.221 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
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