Science et mobilisation citoyenne au service de l'eau
Bibliographic record
Abstract
À l’heure des changements climatiques, il ne persiste plus aucun doute quant à l’importance de la mobilisation citoyenne. D’ailleurs, Des rivières surveillées : s’adapter pour l’avenir!, un projet développé par le Groupe d’éducation et d’écosurveillance de l’eau (G3E) est un réseau permanent de suivi des cours d’eau documentant l’impact des changements climatiques sur les écosystèmes riverains et leur biodiversité grâce à l’implication de jeunes et de citoyen.ne.s engagé.e.s. Reposant sur la science et la mobilisation citoyenne, la première phase du projet d’une durée de trois ans (2017-2020), avait pour objectif d’informer, de sensibiliser et d’éduquer les jeunes, les citoyen.ne.s et les acteur.rice.s du milieu à la vulnérabilité des cours d’eau face aux changements climatiques. Prenant part aux activités de terrain et en laboratoire, les participant.e.s s’engageaient dans le réseau du G3E pour qu’ils et elles puissent collectivement acquérir de plus amples connaissances quant à l’impact des changements climatiques sur les écosystèmes riverains et ainsi, être mieux outillé.e.s pour s’adapter à ces perturbations. Dans le cadre du projet, 23 des 60 cours d’eau québécois suivis ont été étudiés par des étudiant.e.s d’écoles secondaires et de cégeps, permettant à plus de 3 000 jeunes de devenir des acteur.rice.s de changement.
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 | 0.009 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.016 |
| Research integrity | 0.007 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.055 | 0.014 |
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".