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Record W3024180666 · doi:10.17118/11143/18887

Où trouver du sirop d’érable en 2100 ?

2019· article· fr· W3024180666 on OpenAlexaffvenueabout
Gabriel Bergeron, Dominique Gravel

Bibliographic record

Venue˜Le œclimatoscope · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’identité culturelle d’une société se développe, entre autres, par son attachement au territoire, à sa biodiversité, à ses écosystèmes et aux richesses qu’ils lui procurent. Et parmi les éléments du terroir québécois se trouvent indéniablement en tête de liste le sirop d’érable et les activités traditionnelles associées à la cabane à sucre. La fonte des neiges, le soleil et le sucre s’allient pour célébrer l’arrivée du printemps, notre façon bien originale d’assumer des hivers rigoureux et notre nordicité. Or cette relation avec le territoire et ses écosystèmes forestiers est susceptible de s’effriter avec un déplacement des conditions propices à la production acéricole vers le nord. L’un des plus forts emblèmes culturels du Québec pourrait-il être ébranlé par les changements climatiques? L’industrie de l’érable dépend fondamentalement du climat; il serait illusoire de croire qu’elle demeurera inchangée à la suite d’un réchauffement. Bien que l’aire de répartition de l’érable à sucre (Acer saccharum, Marsh) couvre une large portion de l’Est de l’Amérique du Nord, les périodes d’alternance entre gels et dégels qui permettent l’exploitation de la sève ne sont rencontrées que dans la portion nordique de sa répartition. Une arrivée de plus en plus hâtive du printemps causée par un réchauffement des températures pourrait déplacer la période de production et, ultimement, menacer la production dans certains secteurs. Ainsi, la véritable question n’est donc pas de savoir si l’acériculture sera affectée par les changements climatiques, mais plutôt de savoir comment ils affecteront celle-ci. Répondre à cette dernière question n’est pas aussi simple que de répondre à la première. En effet, il y a beaucoup d’incertitude dans ce que pourrait devenir le nouveau visage de l’industrie acéricole. L’écologie théorique, de concert avec nos connaissances de la biologie de l’érable à sucre, nous permettent de proposer quelques scénarios possibles et d’en anticiper les impacts potentiels sur l’industrie acéricole québécoise.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.263
Threshold uncertainty score0.973

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0280.030

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 head0.008
GPT teacher head0.213
Teacher spread0.204 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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
Published2019
Admission routes3
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