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Record W6998492199

Analyse systémique des enjeux de conservation en zone agricole à partir du cas de la Montérégie

2021· other· fr· W6998492199 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWestern europeNature ConservationRoad constructionContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La perte de biodiversité dans le sud du Québec, la fragmentation des habitats naturels et l’homogénéisation du territoire et des paysages témoignent d’un besoin de redéfinir le rapport au territoire. Les moyens d’action actuel doivent changer selon une compréhension claire des enjeux réels associés à ce territoire. Les enjeux particuliers au territoire agricole font l’objet de la présente étude. L’objectif de cet essai est de dresser un portrait systémique du cadre légal et des enjeux concernant la conservation des milieux naturels en zone agricole, afin de déterminer des moyens pour l’optimiser. L’analyse du cadre légal comprendra les outils de conservation en intendance publique et privée en plus de l’application de la Loi sur la protection du territoire et des activités agricoles. De son côté, le milieu agricole vit une réalité qui lui est propre et qui ne peut être exclue de la réflexion. De ce fait, des entrevues avec des acteurs de différents milieu en lien avec le sujet ont été contactés, permettant de dresser un portrait clair des enjeux vécus par ces derniers. Ainsi, une analyse visant à déterminer les forces et les faiblesses du cadre légal applicable, en plus de la détermination des opportunités et menaces émanant du contexte global actuel, permettra de déterminer des pistes de recommandations pour atteindre l’objectif de recherche. Des entrevues menées avec des gens agissant dans le domaine de la conservation ou le milieu agricole démontrent que le cadre légal seul ne peut répondre aux enjeux de la conservation des milieux naturels en zone agricole. Également, les incitatifs financiers ne suffiront pas à instaurer un réel changement de pratiques et de vision pour le territoire agricole. L’aspect de la reconnaissance ainsi qu’un transfert plus adéquat des connaissances sont souhaitable pour favoriser une adhésion et une motivation à l’engagement plus important de la part des producteurs agricoles, pour la mise en œuvre d’actions de conservation. Ces stratégies devront se conjuguer à un travail de participation publique pour intégrer les parties à la réflexion. Les conclusions de l’analyse démontrent que la diversité des enjeux et des préoccupations crée un système complexe qui n’appelle pas à une solution unique ni à des solutions individuelles. Le modèle agricole doit être revu. Aussi, la gestion du territoire doit intégrer davantage de biodiversité et pour ce faire, une réflexion collective et collaborative est nécessaire. Un projet porteur est recommandé afin de rassembler les différentes parties prenantes autour d’un même objectif qui devra être défini collectivement. Cet objectif commun servira d’assise aux actions concrètes et adaptées au territoire qui devront être prises. Aussi, la Loi sur la protection du territoire et des activités agricoles doit être modernisée pour y intégrer les préoccupations environnementales et non seulement pour protéger le territoire contre l’urbanisation. La conservation et l’agriculture doivent cohabiter et protéger leurs valeurs mutuelles. La définition d’un projet commun est une opportunité à saisir pour entreprendre un travail structuré et structurant pour la société.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.164
Threshold uncertainty score0.330

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.014
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.210 · 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 designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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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Citations0
Published2021
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