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Record W3180266079 · doi:10.4000/vertigo.30915

Autocueillette durable et sécuritaire de moules bleues du Saint-Laurent en collaboration avec les Wolastoqiyik Wahsipekuk (Québec, Canada)

2021· article· fr· W3180266079 on OpenAlexaffvenueabout
Marie-Claude Lefebvre, Philippe Archambault, Alexandre Truchon‐Savard, Guy-Pascal Weiner, Cindy Grant, Rebecca Hennigs, Isadora Desmarais-Lacourse, Mélanie Lemire

Bibliographic record

VenueVertigO · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicIsotope Analysis in Ecology
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les membres de la Première Nation Wolastoqiyik Wahsipekuk basée à Cacouna aimeraient pouvoir cueillir et consommer les moules bleues présentes en abondance sur les rives de l’estuaire du Saint-Laurent dans leur territoire ancestral. Cependant, les lois fédérales communiquées par des affiches de Pêches et Océans Canada en interdisent la cueillette. Un projet pilote a alors été créé entre la Première Nation et le collectif Manger notre Saint-Laurent pour les accompagner dans la réouverture d’un secteur d’autocueillette de moules bleues de manière durable et sécuritaire. Les objectifs étaient d’identifier les enjeux associés à la cueillette de moules dans la documentation scientifique et de co-développer un arbre décisionnel permettant de guider la Première Nation dans l’éventuelle réouverture d’un secteur coquillier. Selon les résultats, la cueillette de moules peut être compromise par des enjeux de conservation de la ressource et/ou de salubrité. Pour que la cueillette soit durable et sécuritaire, il importe de valider que la ressource soit assez abondante et productive (biomasse, densité, taux de productivité) pour assurer la durabilité de la ressource malgré la cueillette, de vérifier la proximité de certaines installations humaines pour réduire les risques de contamination, puis de surveiller certains contaminants (coliformes fécaux, biotoxines marines) pour assurer la sécurité de la cueillette. Une fois ces étapes complétées, un secteur peut être ouvert à la cueillette en communiquant les règlements et les bonnes pratiques de l’autocueillette (taille minimale de cueillette, quotas quotidiens, etc.) pour contribuer à la durabilité de l’autocueillette. Lorsque l’autocueillette de moules bleues est pratiquée de manière durable et sécuritaire, elle permet de rapprocher les membres des communautés des ressources alimentaires du fleuve Saint-Laurent (province de Québec, Canada).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.050
Threshold uncertainty score0.173

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.001

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.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.205
Teacher spread0.200 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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
Published2021
Admission routes3
Has abstractyes

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