Efficacité limitée des ponts et ponceaux non aménagés pour la connectivité des mammifères dans les Laurentides
Bibliographic record
Abstract
Dans la région des Laurentides, le réseau écologique reliant les parcs nationaux d’Oka et du Mont-Tremblant est interrompu par l’autoroute 15 (A-15) et la route 117 (R-117). Néanmoins, entre Saint-Jérôme et Mont-Tremblant, aucun passage faunique n’a été construit le long de ces axes routiers. En revanche, de nombreuses structures existent dans l’emprise routière qui pourraient être utilisées par la faune pour traverser les routes en sécurité. Pour examiner cette idée, nous avons évalué l’utilisation par les mammifères de 2 ponts et de 8 grands ponceaux sous l’A-15 et la R-117 de juin 2022 à décembre 2023. Des caméras ont été installées de part et d’autre des sites pour déterminer quelles espèces traversaient ces structures. Nous avons observé plus de 4 000 détections de mammifères d’au moins 20 espèces de toutes tailles et nous avons confirmé qu’au minimum 19,2 % des animaux détectés ont traversé avec succès, provenant de 11 espèces. L’utilisation des structures existantes a varié considérablement par espèce et par structure. Certaines structures ont été traversées plus d’une centaine de fois, tandis qu’une autre ne l’a jamais été. Le manque de substrat sec pour traverser semble être un facteur très limitant. De plus, plusieurs espèces parapluies présentes dans les Laurentides et répertoriées dans les collisions véhicules-faune n’ont pas été observées. Pour améliorer la connectivité écologique, les structures existantes faiblement utilisées devraient être aménagées, notamment pour permettre à la faune de traverser au sec. Nous recommandons également l’ajout de clôtures pour guider la faune vers les structures et la construction de passages fauniques pour les espèces n’utilisant pas ou peu les structures existantes.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".