Accessibilité forestière accrue : panacée ou boîte de Pandore ?
Bibliographic record
Abstract
Dans les années 1970, la forêt québécoise était peu accessible à la population. À cette époque, le réseau routier était peu développé, sauf dans le sud du Québec. Il fallait donc disposer de bons moyens financiers pour se faire transporter en hélicoptère ou en hydravion vers les clubs de chasse ou encore être prêt à consacrer beaucoup de temps et d’énergie pour visiter les zones forestières. Or, quelques décennies plus tard, la situation a passablement changé. Aujourd’hui, il ne reste que peu d’endroits non accessibles par des chemins et les routes sont construites à un rythme trois fois plus élevé que dans les années 1970. ). L’accessibilité au territoire a donc considérablement augmenté et la mentalité voulant qu’on ouvre de plus en plus le territoire est bien instaurée. Au moment de la planification des routes, il faut déterminer les meilleurs moyens pour assurer la survie à long terme des communautés. Le gouvernement participe à l’aménagement des forêts, assure le développement des communautés et l’économie régionale alors que, traditionnellement, c’était plutôt les industries d’extraction des ressources (forestière, mines, etc.) qui étaient responsables du développement des régions et de l’évolution du réseau routier. Or, la situation a changé et les industries, bien qu’elles jouent un rôle majeur, ne sont plus les seuls moteurs de l’économie régionale.Le rôle des différentes industries dans la survie des communautés est donc remis en question. La planification doit se faire dans une optique de développement durable.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.001 |
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.
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".