Augmentation significative des superficies recouvertes par du paillis de plastique au saguenay–Lac-Saint-Jean, Québec, Canada
Bibliographic record
Abstract
La production du maïs à ensilage dans la région du Saguenay–Lac-Saint-Jean (SLSJ) est limitée en raison du faible nombre d'unités thermiques maïs (UTM). Pour pallier cette contrainte, plusieurs producteurs utilisent un film de plastique translucide dit « oxo-biodégradable », permettant ainsi de devancer la date de semis et de bénéficier d'hybrides plus élevés en UTM. Toutefois, l'utilisation de ce type de plastique pourrait causer des problèmes importants en s'accumulant notamment dans les sols, les sédiments, les eaux et les organismes vivants. À ce jour, il demeure toutefois difficile de connaître les superficies recouvertes par ce plastique au fil des années. Nous avons entrepris une première étude pour connaître l’étendue de l'utilisation de cette pratique depuis 2018 dans la région à l'aide d'images satellitaires. Nos résultats indiquent que les superficies consacrées à cette pratique ont bondi de 90% au cours des sept (7) dernières années, passant de 1192 ha en 2018 à plus de 2300 ha en 2024. Nous avons également constaté que l'utilisation de ce paillis de plastique se concentrait sur certains secteurs, dont 44% sur des superficies ayant connu des utilisations annuelles répétées. Annuellement, c'est entre 1,3% et 2,5% de terres agricoles utilisées en grandes cultures qui sont maintenant couvertes par ce paillis de plastique dans la région. La littérature de même que nos observations sur le terrain indiquent également que ce plastique ne se décompose pas au rythme souhaité. Devant ce constat, des études devront être rapidement entreprises afin de trouver des solutions plus durables.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".