Caractérisation du banc de laminaires de la Batture-aux-Alouettes, Baie-Sainte-Catherine, Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce projet visait à caractériser le banc de laminaires de la Batture-aux-Alouettes, une source de nourriture de prédilection pour l’oursin vert (Strongylocentrotus droebachiensis) qui est pêché commercialement au Québec. Ce jeu de données présente une évaluation de l’abondance et de la biomasse du banc de laminaires de la Batture-aux-Alouettes récolté à l’aide de quadrats sur une caméra déposée et en plongée sous-marine. Ce projet a été financé par le Programme sur les données environnementales côtières de référence dans le cadre du Plan de protection des océans (PPO). Cette initiative vise l’acquisition de données environnementales de référence contribuant à la caractérisation d’importantes zones côtières ainsi qu’à favoriser les évaluations et les décisions de gestion fondées sur les données probantes, tout en préservant les écosystèmes marins. Ce projet fait partie du Programme sur les données environnementales côtières de référence de Pêches et Océan Canada.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.011 |
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".