Bibliographic record
Abstract
An effective integrated research approach to study climate change in Canada Pour une approche efficace et inte ´gre ´e a `l'e ´tude du changement climatique au Canada PRE ´FACE Bien que la ve´racite´du changement climatique ait donne´ lieu a`un certain scepticisme, il y a quelques anne´es, tel n'est plus le cas aujourd'hui.En 2007, le passage du Nord-Ouest s'est ouvert a`la circulation maritime pour la premie`re fois dans l'histoire du Canada et ainsi en a-t-il e´te´la plupart des e´te´s subse´quents.Il est difficile de pre´voir avec pre´cision quelles seront les re´percussions finales du changement climatique, cependant, dans l'ensemble, les pronostics sont pre´occupants, surtout en ce qui concerne la production vivrie`re, l'inondation des re´gions coˆtie`res et les bouleversements sociaux qui de´couleront de la variation des tempe´ratures et des re´serves d'eau dans le monde.Il faut s'attaquer au proble`me de toute urgence.Depuis juillet 2008, le Canada s'est engage´a`ramener ses e´missions de gaz a` effet de serre (GES) de 20 % sous celles enregistre´es en 2006 d'ici l'anne´e 2020, ce qui repre´sente une re´duction de 144 millions de tonnes de CO 2 .Pour y parvenir, la nation doit de´terminer si des re´ductions sont possibles dans une multitude de secteurs, parmi lesquels l'agriculture.Les de´gagements d'origine agricole doivent sensiblement diminuer pour que le pays atteigne cet objectif a`court terme.Modifier les cultures et adopter des pratiques agronomiques be´ne´fiques pourraient concourir dans une large mesure a`une telle re´duction.Notons que la se´questration du carbone dans les sols arables permet d'extraire le CO 2 de l'atmosphe`re tout en ayant un effet positif sur l'ensemble des productions ve´ge´tales, au Canada.En effet, se´questrer cet e´le´ment aura pour conse´quence d'accroıˆtre la concentration de matie`re organique dans le sol, ce qui, en ge´ne´ral, hausse le rendement des cultures.Les sols riches en substances organiques retiennent mieux l'eau, ce qui atte´nuera les re´percussions e´ventuelles des se´cheresses.Enfin, la matie`re organique favorise les e´changes de cations dans le sol, qui garde alors plus de nutriments, en empeˆchant la lixiviation et re´duisant les besoins de fertilisation, autre avantage de nature e´conomique.Le Re´seau des cultures vertes (RCV) e´tait un re´seau pancanadien unique consacre´a`la recherche sur une gestion durable des gaz a`effet de serre par le truchement des syste`mes de production ve´ge´tale.Durant son existence, de 2006 a`2011, ses activite´s se sont concentre´es sur la de´couverte de nouvelles fac¸ons d'utiliser les cultures pour re´duire les e´missions de gaz a`effet de serre, pour produire de l'e´nergie et pour ralentir le changement climatique.Ce re´seau regroupait 50 scientifiques de renomme´e internationale et a permis la formation Can.
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 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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.433 | 0.277 |
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".