Aménager des corridors écologiques dans les emprises de lignes de transport d’électricité au profit de la biodiversité et de la connectivité
Bibliographic record
Abstract
La connectivité est essentielle à la préservation de la biodiversité. Les infrastructures urbaines fragmentent les populations d’espèces fauniques et floristiques, les rendant ainsi plus vulnérables aux extinctions locales. Les corridors écologiques peuvent atténuer les risques liés à la fragmentation en rétablissant la connectivité des parcelles d’habitat. Les réseaux de transport d’électricité offrent un potentiel pour la mise en place de corridors verts en milieu urbain. Hydro-Québec souhaite encourager les municipalités à aménager les emprises de lignes haute tension traversant leur territoire au profit de la biodiversité et de la connectivité. À titre d’exemple, le Conseil régional de l’environnement du Centre-du-Québec (CRECQ) a entrepris de consolider un réseau de corridors écologiques défini il y a quelques années en concertation avec les acteurs locaux. Le CRECQ compte aménager une partie d’un corridor situé dans le périmètre de la ville de Drummondville, sous les lignes électriques. Ce projet novateur vise la bonification de l’emprise par l’ajout de végétaux en vue d’enrichir la biodiversité, de favoriser le déplacement de la faune, de restaurer un milieu humide et de donner accès à la population à une piste multifonctionnelle. Des études de suivi seront réalisées au cours des prochaines années afin de mesurer les répercussions des aménagements dans les emprises de lignes sur la biodiversité et la connectivité ainsi que sur la perception et l’acceptabilité sociale de ces projets.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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.
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".