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Record W6989672659

Bonification de la démarche de planification de la conservation des milieux naturels

2017· other· fr· W6989672659 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNature ConservationConservation PlanRoad construction
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le maintien de la biodiversité et des biens et services écologiques est essentiel pour la survie et le bien-être de l’homme ainsi que pour la pérennité des écosystèmes. De nombreuses pressions engendrées par les populations humaines viennent cependant mettre en péril la biodiversité. Au Québec, les efforts mis en place par le gouvernement et les instances municipales ne semblent pas suffisants pour freiner le rythme d’appauvrissement de la biodiversité du territoire. À cet égard, la démarche de planification de la conservation et l’utilisation des compétences et des outils urbanistiques par les instances municipales pour intégrer la conservation dans l’aménagement de leur territoire mériteraient d’être améliorées. L’objectif du présent essai est donc de bonifier la démarche de planification de la conservation pour que celle-ci assure la pérennité de la biodiversité et de l’ensemble des milieux naturels. À cet effet, une liste de critères est sélectionnée, par l’entremise d’une analyse comparative, pour caractériser de manière complète tous les milieux naturels. Une série de seuils est également proposée afin de renseigner sur l’état des milieux naturels et de guider les décideurs dans la planification de la conservation. Puis, une amélioration de la démarche de planification de la conservation est suggérée en proposant les étapes qui devraient être essentielles et en offrant des recommandations quant aux éléments à considérer et ceux à éviter. La validité de la démarche de planification de la conservation repose sur plusieurs considérations. D’abord, il est essentiel que la démarche soit réalisée de manière réfléchie et, surtout, qu’elle soit adaptée à la réalité du territoire afin d’augmenter sa cohérence et son succès. Dans cette optique, des objectifs clairs doivent être fixés dans le but d’assurer la pérennité de la biodiversité et des milieux naturels. Ces objectifs doivent donc veiller à assurer la pérennité, mais aussi la représentativité, la complémentarité, l’intégrité et la résilience des milieux naturels, ainsi qu’à conserver leurs éléments irremplaçables. Ensuite, il est recommandé d’utiliser la totalité des critères proposés pour caractériser et évaluer la valeur des milieux naturels, car ils permettent de décrire les milieux selon l’ensemble de leurs composantes. Ceci permet d’identifier adéquatement les milieux d’intérêt et de planifier la conservation en conséquence. Au moment de la priorisation des milieux naturels d’intérêt, les particularités de chacun devraient être considérées pour assurer la cohérence de la planification et l’atteinte des objectifs de conservation. L’utilisation des seuils proposés est aussi conseillée, car ils permettent de guider la démarche de planification de la conservation sur le territoire selon l’état des milieux naturels. Lorsque l’état des milieux naturels d’un territoire est précaire, la planification de la conservation devrait chercher à le ramener à un état viable. En tout temps, il est important d’adopter une vision à plus large échelle, au-delà des limites du territoire, pour assurer une planification réfléchie. De plus, une meilleure collaboration entre les MRC, les municipalités et les acteurs de la conservation serait souhaitable afin de combiner les efforts de conservation sur un territoire. Idéalement, il serait pertinent de faire du plan de conservation un outil urbanistique obligatoire et d’octroyer des compétences plus robustes aux instances municipales à l’égard de la conservation sur leur territoire.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.888
Threshold uncertainty score0.222

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Published2017
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