La science citoyenne au service de la conservation : deux programmes dans la région transfrontalière des montagnes Vertes dans la chaîne des Appalaches
Bibliographic record
Abstract
Les programmes Faune sans frontières de la Fiducie foncière de la vallée Ruiter (FFVR) etWildPathsde Cold Hollow to Canada (CHC) illustrent la contribution de la science citoyenne dans l’avancement et la pérennité de projets de conservation et d’aménagement du territoire. Ils prennent place sous différentes plateformes éducatives dans la région des montagnes Vertes de la chaîne des Appalaches, qui chevauche le nord du Vermont et le sud du Québec. Ces programmes invitent les citoyens à prendre part à la science en participant concrètement aux projets en cours sur leur territoire. Parallèlement, ils incitent les scientifiques et experts du milieu à intégrer la science citoyenne dans leurs travaux de recherches en amont des mesures de conservation. En 2017, dans le cadre du vaste projet de Corridor appalachien sur l’identification et la protection des corridors naturels et des passages fauniques de part et d’autre de l’autoroute 10 au Québec, la FFVR a soutenu la formation de dizaines de citoyens au pistage et au suivi faunique. Cette initiative, réalisée en collaboration avec CHC, témoigne des efforts éducatifs communs qui appuient les projets de conservation dans la région transfrontalière des montagnes Vertes.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".