Mesurer la captation du carbone et restaurer des habitats aquatiques nord-côtiers pour contribuer à l’atténuation des changements climatiques
Bibliographic record
Abstract
Ce projet a comme objectif de générer des données écologiques dans le but de restaurer les écosystèmes aquatiques et d'atténuer les impacts humains sur les milieux côtiers et marins canadiens. Le Fonds de restauration des écosystèmes aquatiques (FREA) s'inscrit dans le renouvellement du Plan de protection des océans. Le programme fournit 75 millions de dollars pour une période de 5 ans (2022-2027) afin d'appuyer la restauration aquatique qui aidera à s'attaquer aux causes principales de la dégradation des milieux côtiers et marins. Ce jeu de données couvre plusieurs herbiers de zostère sur la Côte-Nord, s'étendant de la Baie-des-Homards, à l'ouest de Port-Cartier, jusqu'à Kegaska. Dans le but de restaurer des habitats aquatiques sur la Côte-Nord, le Comité ZIP Côte-Nord du Golfe a réalisé des inventaires ichtyologiques ainsi que floristiques, et a évalué les paramètres physicochimiques et les facteurs abiotiques, permettant de caractériser des herbiers de zostère à l'été 2023.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| 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".