L’atlas des territoires d’intérêt pour la conservation dans les basses-terres du Saint-Laurent : un outil pour orienter la conservation des milieux naturels dans le sud du Québec
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Bibliographic record
Abstract
Comparativement au reste du Québec, les basses-terres du Saint-Laurent (BTSL) sont connues pour héberger une grande diversité biologique et de nombreuses espèces en situation précaire. C’est aussi là que se concentrent les activités anthropiques qui portent atteinte à l’intégrité des écosystèmes. Un atlas des territoires d’intérêt a été produit pour déterminer les territoires des BTSL où des actions de conservation sont requises (Jobin et collab., 2019a). Les cibles de conservation (filtre grossier) retenues sont les milieux forestiers, les milieux humides, les milieux ouverts (friches, prairies agricoles) et les milieux aquatiques. Les sites d’intérêt ont été déterminés par la sélection de ceux ayant une très haute valeur de conservation (présence d’espèces en situation précaire, d’aires protégées, etc.), puis par une analyse de priorisation multicritère. Des éléments du filtre fin sont aussi illustrés (p. ex., des frayères ou des colonies d’oiseaux). Cet article présente un survol des résultats de l’atlas des BTSL, des applications des résultats et des possibilités d’utilisation pour les acteurs actifs en conservation des milieux naturels au Québec. Puisque les données géospatiales associées aux sites d’intérêt sont disponibles, les utilisateurs peuvent les consulter pour connaître précisément l’emplacement des sites d’intérêt et adapter l’analyse de ces données à leur réalité territoriale.
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.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it