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Record W7009091445

Développement d’un outil d’évaluation de la pertinence écologique et statistique d’indicateurs de suivi de l’intégrité écologique dans les parcs nationaux du Québec

2014· other· fr· W7009091445 on OpenAlexafffundabout

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesUniversité de Sherbrooke
KeywordsStatistical analysisContext (archaeology)Term (time)Work (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En date d’avril 2014, il existe au Québec 25 parcs nationaux dédiés à la conservation. La gestion de 23 de ces parcs, situés au sud du 50e parallèle, est assurée par la Société des établissements de plein air du Québec (Sépaq). En 2004, les gestionnaires de la Sépaq ont mis en place le Programme de suivi de l'intégrité écologique (PSIE) dans 22 des parcs nationaux afin de les aider dans leur mission de protection et de conservation des parcs. Ce projet de recherche s’inscrit dans la démarche des gestionnaires de la Sépaq d’améliorer certains aspects du PSIE. L’objectif principal est de développer un outil géomatique permettant d’évaluer la pertinence écologique et statistique des indicateurs d’intégrité écologique du PSIE. L’outil développé porte le nom de Bilan des indicateurs pour l’optimisation du PSIE (BIOPSIE). Dans le cadre du projet, le BIOPSIE a été testé sur les parcs nationaux de Frontenac, de la Jacques-Cartier et du Bic. La méthodologie se divise en trois axes dont les résultats s’analysent en parallèle : l’élaboration d’une cartographie des écosystèmes de parc ainsi que l’évaluation écologique et statistique des indicateurs utilisés. Le BIOPSIE utilise des notions de modèles conceptuels d’écosystèmes, d’échantillonnage par tessellation et de calculs de puissance statistique. Les résultats des calculs de puissance statistique réalisés pour 29 indicateurs, qui réfèrent à la probabilité qu’un changement réel soit décelé dans les données, varient en fonction des paramètres de période de suivi, de changement à déceler et de degré de signification (α) utilisés lors de la simulation. En situation contraignante d’échantillonnage (10 ans, - 2 %, α = 0,1), la puissance des indicateurs étudiés est élevée (supérieure à 80 %) pour quatre d’entre eux, moyenne (entre 50 % et 80 %) pour deux et faible (inférieure à 50 %) pour les 23 autres. En situation plus permissive (20 ans, - 5 %, α = 0,2), la puissance des indicateurs étudiés est élevée pour 23 d’entre eux, moyenne pour quatre et faible pour les deux autres. Le développement du BIOPSIE permet de doter les gestionnaires de la Sépaq d’un outil d’évaluation des indicateurs du PSIE balisé et reproductible. À court terme, la méthodologie développée sera appliquée à l’ensemble des parcs du réseau de la Sépaq. Les résultats obtenus permettront aux gestionnaires de la Sépaq d’améliorer la portée scientifique du PSIE et d’en apprécier les résultats avec plus de réalisme.

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)0.021
metaresearch head score (Gemma)0.033
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: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.148
Threshold uncertainty score0.298

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0210.033
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0050.006
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0020.002
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 head0.013
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.222 · 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
GenreMethods

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
Published2014
Admission routes3
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