La gouvernance écosystémique comme moteur de succès dans les projets de réseaux écologiques : le cas de l’Initiative québécoise Corridors écologiques
Bibliographic record
Abstract
Les défis de mise en place de réseaux écologiques visant à faire face à la double crise du climat et de la biodiversité sont étroitement liés à la connectivité humaine. Cet article se penche sur la question de la gouvernance dans ces projets de connectivité écologique au Québec et propose une approche intégrée inspirée par des travaux scientifiques et une étude de cas : l’Initiative québécoise Corridors écologiques (IQCÉ). L’IQCÉ vise à accélérer la conservation de milieux naturels connectés par des corridors écologiques. Le modèle de gouvernance écosystémique développé dans le cadre de l’IQCÉ repose sur 2 piliers : le caractère multiniveau et la gouvernance adaptative. Ce modèle reconnaît la complexité des systèmes socioécologiques et cherche à l’intégrer dans la prise de décision. Il favorise la collaboration entre les acteurs locaux, provinciaux et nationaux, et encourage l’adaptabilité face à l’incertitude. À travers l’IQCÉ, ce modèle a permis de créer un mouvement collectif structuré au Québec, favorisant un sentiment d’appartenance et mobilisant de multiples acteurs de la société autour de la connectivité écologique.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".