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Record W4399842524 · doi:10.1515/9782760539518

Changements climatiques et biodiversité du Québec

2014· book· fr· W4399842524 on OpenAlexaboutno aff
Dominique Berteaux, Nicolas Casajus, Sylvie de Blois

Bibliographic record

VenuePresses de l'Université du Québec eBooks · 2014
Typebook
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicInvertebrate Taxonomy and Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeographyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les changements climatiques sont une question environnementale majeure de ce siècle. Afin de comprendre et de prévoir leurs effets sur la biodiversité du Québec, des climatologues, des biologistes, des naturalistes et des gestionnaires de notre patrimoine naturel ont collaboré durant cinq années pour produire cet ouvrage. Ils ont analysé les répartitions de près de 1 000 espèces d’animaux et de plantes et ont tenté d’anticiper les changements potentiels de ces répartitions pour la fin du xxi e siècle. En utilisant des approches scientifiques parmi les plus perfectionnées ainsi que des modèles climatiques et des informations sur la biodiversité parmi les plus à jour, ils ont dressé un tableau saisissant des changements profonds qui sont anticipés sur le territoire québécois. Les premiers chapitres présentent avec clarté le patrimoine naturel et les climats du Québec. Le lecteur est ensuite amené, à partir de résultats de modélisation publiés ici pour la première fois, à se projeter dans l’avenir pour entrevoir l’évolution du patrimoine naturel québécois. Les conséquences des recherches sur la gestion des espèces, des aires protégées et des écosystèmes sont enfin exposées. Les biologistes, les naturalistes, les techniciens en écologie, les gestionnaires de la faune et des parcs, les ingénieurs et les techniciens forestiers, les professionnels et les militants de la conservation de la nature, les décideurs, ainsi que les étudiants et enseignants en biologie trouveront tous dans ce livre la matière à d’intenses réflexions. Les points à retenir sont résumés, des dizaines de cartes en couleur sont présentées et de multiples figures illustrent les messages importants. Un site Web présente des milliers de cartes complémentaires et permet de télécharger toutes les figures du livre.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), 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: none
Teacher disagreement score0.462
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0540.007

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 head0.018
GPT teacher head0.177
Teacher spread0.160 · 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

Citations6
Published2014
Admission routes1
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