L'étude de l'effet du nombre de municipalités riveraines dans la gestion locale des épisodes d'algues bleu-vert au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire porte sur le problème des algues bleu-vert dans les lacs du Québec et sur l’importance de la coopération des municipalités qui partagent un lac. Ce problème est persistant dans la gestion locale des ressources en eau douce et provient en grande partie de l’utilisation du phosphore des activités agricoles. La théorie des jeux suggère que lorsque plusieurs agents tentent de résoudre un problème environnemental commun plutôt qu’un seul agent, il sera plus difficile de trouver une solution adéquate. Donc, toutes choses étant égales par ailleurs, un lac partagé par plusieurs municipalités devrait avoir en moyenne plus d’algues bleu-vert qu’un lac avec une seule municipalité. Cette théorie est testée à l’aide d’un modèle économétrique fondé sur un modèle théorique du problème de l’eutrophisation des lacs peu profonds. Des données sur les occurrences d’algues bleu-vert ont été récoltées pour 469 lacs du Québec par le Ministère de Développement durable, de l’Environnement et Lutte contre les changements climatiques. Les modèles probit, binomial négatif et moindres carrés réalisables et généralisés sont utilisés pour vérifier si la corrélation entre les épisodes d’algues bleu-vert et le nombre de municipalités riveraines est positive. La première série de régressions entraînent une perte d’observations due à des données manquantes qui réduisent le nombre de lacs estimés à 137. D’après les résultats généraux obtenus, la gestion par une seule municipalité contre deux municipalités ou plus donne lieu à moins d’épisodes d’algues bleu-vert. Les résultats obtenus avec uniquement les lacs peu profonds indiquent une corrélation positive plus importante, par contre deux des résultats vont dans le sens contraire. Le bilan global indique dix-neuf sur trente-six des résultats sont significatifs et que dix-sept d’entre eux sont positifs, ce qui constitue une indication que l’hypothèse du mémoire est valide. \n___________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : algues bleu-vert, municipalités, gestion des ressources communes, agriculture, villégiature, Québec.
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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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".