Élaboration et mise en oeuvre d’un indicateur de connectivité écologique dans un réseau d’aires protégées en Gaspésie
Bibliographic record
Abstract
Le maintien de la connectivité écologique nécessite de suivre l’évolution de la capacité d’un paysage à permettre le déplacement des organismes d’un endroit à un autre. Nous proposons une approche visant à élaborer un indicateur permettant d’évaluer le niveau de connectivité d’un territoire. Cette approche est illustrée à l’aide d’une étude de cas, portant sur un indicateur de connectivité répondant aux préoccupations exprimées à la Table de gestion intégrée des ressources et du territoire de la Gaspésie. L’indicateur proposé visait à évaluer le niveau de connectivité entre 5 aires protégées majeures de la région, et était basé sur les besoins en matière de connectivité pour une espèce focale associée aux peuplements matures, soit la martre d’Amérique (Martes americana). Deux paramètres ont été proposés pour évaluer l’état et la tendance de l’indicateur, soit la proportion de trajets de dispersion reliant efficacement les aires protégées, et la proportion des unités territoriales d’aménagement atteignant leur cible minimale en matière d’habitat. Ces 2 paramètres sont passés respectivement de 9/10 et 16/21 en 1975 à 0/10 et 2/21 en 1990, pour s’accroitre à 8/10 et 12/21 en 2020. Le déclin marqué dans la connectivité pour la martre était vraisemblablement causé par les coupes forestières, les feux et une épidémie de la tordeuse des bourgeons de l’épinette. L’indicateur proposé est adapté aux outils utilisés pour la planification de l’exploitation forestière, et propose des cibles concrètes permettant de maintenir la connectivité entre des aires protégées pour des espèces dépendantes des peuplements matures comme la martre d’Amérique.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".