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Record W4399823206 · doi:10.1515/9782760542242

Nature et économie : un regard sur les écosystèmes du Québec

2015· book· fr· W4399823206 on OpenAlexaboutno aff
Jérôme Dupras, Jean‐Pierre Revéret

Bibliographic record

VenuePresses de l'Université du Québec eBooks · 2015
Typebook
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les services rendus par les écosystèmes contribuent autant au bien-être des individus et des collectivités qu’à l’activité économique. Mais quelle est la valeur de ces actifs naturels non marchands ? Une demande sociale, entrepreneuriale et institutionnelle croissante se manifeste pour de nouveaux indicateurs économiques permettant la mesure et le suivi des variations dans l’état des écosystèmes. Cette demande se traduit par une intégration des services écosystémiques à des processus de prise de décisions publics ou privés, à l’élaboration de politiques publiques ou à des outils de mise en œuvre du développement durable et d’adaptation aux changements climatiques. C’est dans ce contexte que s’est développé cet ouvrage, qui vise à partager les recherches sur la valeur des services écosystémiques propres au Québec. Si les études portent sur ce territoire, il n’en demeure pas moins que les questions soulevées et les réponses apportées s’appliquent à d’autres contextes et à d’autres échelles. En plus d’un tour d’horizon du concept de services écosystémiques, l’ouvrage propose une série d’études de cas d’évaluation économique de ces services. Il montre aussi la façon dont les indicateurs économiques des services écosystémiques peuvent intégrer les processus décisionnels. Il s’adresse autant aux étudiants qu’aux décideurs et analystes en entreprise qui s’intéressent à l’évaluation économique de la biodiversité et de ses bénéfices.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.330
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.002

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 head0.013
GPT teacher head0.182
Teacher spread0.169 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations1
Published2015
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