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Record W7042815787

Que nous reste-t-il de nature? Recensement des exercices de planification de la conservation sur le territoire de la municipalité régionale de comté des Maskoutains, critiques et recommandations pour un aménagement durable du territoire

2021· other· fr· W7042815787 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsConservation PlanContext (archaeology)Nature ConservationBiodiversity conservation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’humanité ne disposerait plus que de 5 ans pour renverser la tendance au déclin de la biodiversité et ainsi éviter les scénarios catastrophes appréhendés par les experts. Suivant les consignes de la Convention sur la diversité biologique, plusieurs plans de conservation ont été réalisés dans les basses-terres du Saint-Laurent au cours des 20 dernières années, dont 22 sur le territoire de la municipalité régionale de comté des Maskoutains. La superficie comme la qualité des milieux naturels qu’on y retrouve – soit 17 % de couvert forestier et moins de 2 % de milieux humides - sont d’ailleurs bien en deçà des seuils écologiques favorisant le maintien de la biodiversité et des services écologiques que celle-ci procure. Devant cet état de fait, les Maskoutains ont récemment débuté l’élaboration d’un plan de conservation supplémentaire à la demande du gouvernement du Québec : le Plan régional des milieux naturels. Ainsi, l’objectif de cet essai est d’analyser les plans de conservation existants afin de déterminer quelles devraient être les priorités d’intervention du plan de conservation présentement en cours d’élaboration. L’analyse comparative de trois de ces plans de conservation existants démontre que ceux-ci suffisent à la réalisation d’actions de conservation concrètes dans les basses-terres. Par ailleurs, il est constaté que les organisations supramunicipales se doivent d’être davantage proactives dans la protection de 17 % des écosystèmes et la restauration de 15 % de ceux-ci, comme le ciblent les Objectifs d’Aichi. En outre, les organisations gagneraient à évaluer la valeur biologique, utilitaire et holistique des écosystèmes. L’analyse montre également la nécessité pour les Maskoutains d’entreprendre la restauration des milieux naturels de leur territoire tel que proposé par les Objectifs d’Aichi. Un scénario de restauration permettant d’assurer 25 % de couverture de milieux forestiers à très court terme est d’ailleurs proposé. Toutefois, pour se rendre aux seuils écologiques minimaux favorisant le maintien de la biodiversité et des services écologiques que celle-ci dispense, soit une couverture de 30 % de milieux forestiers et de 10 % de milieux humides sur le territoire, les Maskoutains devront procéder à une analyse de priorisation des secteurs à restaurer sur leur territoire. Cette priorisation devra se réaliser en concertation avec les acteurs régionaux, et notamment les organismes de conservation, la Nation Waban-Aki et les intervenants du monde agricole. Ainsi, le Plan régional des milieux naturels des Maskoutains présentement en cours devrait concentrer les ressources à sa disposition à la réalisation de cette analyse de priorisation concertée, ainsi qu’à la mise en œuvre concrète de projets de restauration sur le 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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.214
Threshold uncertainty score0.431

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.006
Scholarly communication0.0080.004
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.236
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 designQualitative
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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