Plan de rétablissement de l'aigle royal (Aquila chrysaetos) au Québec 2020-2030
Bibliographic record
Abstract
Au cours du 20e siècle, l’aigle royal a connu un déclin important partout en Amérique du Nord, principalement en raison de la persécution par les humains (abattage, piégeage et dérangement). À partir de la fin des années 1970, à la suite de la réduction des cas d’abattage et de la diminution de certaines sources de contamination, l’espèce a connu une augmentation dans l’est de l’Amérique du Nord. Néanmoins, au tournant des années 2000, la situation de l’aigle royal demeurait précaire. Au Québec, afin de favoriser le rétablissement de l’espèce à l’échelle provinciale, un plan de rétablissement a été publié en septembre 2005 par l’Équipe de rétablissement de l’aigle royal au Québec, dorénavant appelée l’Équipe de rétablissement des oiseaux de proie du Québec (EROP). Un bilan du rétablissement couvrant la période 2005 à 2018 a par la suite été publié par l’EROP en 2020. Bien que deux actions n’aient pas été réalisées, le bilan peignait un tableau positif de la situation, du fait de l’augmentation de la population. À l’heure actuelle au Québec, il y a lieu de croire que la population continuera de croître au cours des prochaines années, du fait, entre autres, que la capacité de support du milieu n’a pas été atteinte dans la majorité des régions où niche l’espèce. Toutefois, considérant l’état de la population d’aigles royaux à l’échelle de la province, ainsi que les différentes menaces qui pèsent toujours sur l’espèce, l’EROP juge qu’il est nécessaire de mettre à jour le premier plan de rétablissement et de poursuivre les efforts de protection, de recherche et de sensibilisation pour assurer la protection et le rétablissement de l’aigle royal. \nLe but du plan de rétablissement est de maintenir ou d’accroître la taille de la population par rapport au niveau de 2018 pour le Québec méridional, alors qu’il est de maintenir une population autosuffisante pour le Québec nordique. Ainsi, pour la période 2020-2030, cinq objectifs ont été fixés : \nObjectif 1 : Maintenir et améliorer les efforts de suivi de la population; \nObjectif 2 : Assurer une protection à long terme des sites de nidification; \nObjectif 3 : Assurer une surveillance accrue des menaces, en particulier celles qui sont émergentes, liées au piégeage accidentel ou à la contamination par certaines substances toxiques; \nObjectif 4 : Mettre en place des mesures efficaces pour contrer les menaces pouvant nuire à la survie des individus; \nObjectif 5 : Diffuser les connaissances et poursuivre les efforts de sensibilisation nécessaires au rétablissement de l’aigle royal au Québec. \nAfin d’atteindre ces objectifs, ce plan de rétablissement propose 18 mesures et 30 actions à réaliser.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.121 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".