Restauration du marais de lavaltrie
Bibliographic record
Abstract
Les milieux humides sont des écosystèmes exceptionnels procurant de nombreux biens et services aux êtres humains. Les milieux humides du Saint-Laurent ont subi depuis plusieurs générations de nombreuses pressions anthropiques et font maintenant face à différentes menaces naturelles, dont les changements climatiques et les espèces exotiques envahissantes. C’est pourquoi de nombreuses initiatives de restauration et de protection des milieux humides ont été mises en oeuvre dans ce secteur. Différentes mesures de restauration existent, dont les mesures de compensation dues aux pertes d’habitats fauniques générées lors de la réalisation d’infrastructures anthropiques. C’est ainsi que le ministère des Ressources naturelles et de la Faune et Pêches et Océans Canada ont priorisé le cas de restauration du Marais de Lavaltrie, afin de compenser les pertes d’habitats du poisson, lors de la mise en place du pont de l’autoroute 25. Le Marais de Lavaltrie, un milieu humide comportant une importante frayère en eau calme, a subi différentes pressions anthropiques. L’objectif principal de l’essai consiste à analyser les travaux prévus du projet de restauration et à proposer des aménagements fauniques complémentaires afin d’augmenter la biodiversité du site. Pour ce faire, l’importance des milieux humides a été préalablement démontrée grâce aux biens et services fournis et des exemples de projets de restauration similaires ont été présentés. De plus, le contexte biophysique, social, économique et légal entourant le Marais de Lavaltrie ainsi que les impacts des changements climatiques et anthropiques sur les niveaux d’eau du Saint-Laurent ont été considérés pour suggérer les aménagements les plus appropriés. Des recommandations ont finalement été apportées afin d’améliorer le succès du projet de restauration en mettant en évidence les différents enjeux, dont l’acceptabilité sociale et la pression anthropique et naturelle.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".