Les changements climatiques attendus et leurs impacts potentiels sur l’écologie routière au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les changements climatiques auront des répercussions importantes sur l’écologie routière au Québec (Canada). L’augmentation de la température, des précipitations, des périodes de gel et de dégel ainsi que la diminution du couvert de neige sont susceptibles d’engendrer des cascades d’événements sur le système routier et les écosystèmes environnants. L’objectif de cet article est de présenter un portrait de la littérature disponible afin d’illustrer ces changements au Québec, leurs impacts potentiels ainsi que les mesures d’adaptation possibles. Parmi les impacts potentiels des changements climatiques, on compte la prolifération d’espèces exotiques envahissantes en bordure des routes, la fragmentation des habitats ou, encore, une accélération de la dégradation des routes en raison du dégel du pergélisol. La façon de planifier, de concevoir, de construire et d’entretenir le réseau routier, y compris les écosystèmes qui l’entourent, doit donc tenir compte dès à présent de ces impacts potentiels. Cela nécessite de s’appuyer sur les observations du climat passé et sur les projections du climat futur. Une prise de décision éclairée et intégrée est primordiale afin de s’adapter aux conséquences graves 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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".