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Record W7057345399

Intégration de la valeur économique des biens et services écosystémiques à la démarche d’aménagement du territoire des MRC du Québec

2021· other· fr· W7057345399 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicPulsed Power Technology Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLimitingIndependent stateSediment control
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les biens et services écosystémiques sont les bénéfices que peuvent retirer les humains des écosystèmes. Ils sont étroitement liés à la biodiversité, sans laquelle ils ne pourraient exister. Cependant, ils sont rendus gratuitement et ne sont pas pris en compte dans le système économique, menant à des décisions sur l’utilisation du territoire et des ressources qui ignorent leur contribution au bien-être humain. L’évaluation de la valeur économique des biens et services écosystémiques est donc une façon de démontrer l’importance de la conservation des milieux naturels, et d’ainsi orienter les décisions. Par ailleurs, l’aménagement du territoire, principalement assuré par les municipalités régionales de comté, est au cœur des stratégies qui pourraient favoriser la conservation des milieux naturels et de la biodiversité. Il serait alors pertinent d’incorporer la valeur économique des biens et services écosystémiques à l’aménagement du territoire. L’objectif de cet essai est donc d’intégrer la valeur économique des biens et services écosystémiques à la démarche d’aménagement du territoire des municipalités régionales de comtés du Québec. Cet essai fait d’abord une revue de la biodiversité, englobant son importance, son lien avec les biens et services écosystémiques et les causes et conséquences de sa dégradation. Ensuite, le cadre québécois de l’aménagement du territoire est survolé et les éléments militant en défaveur de la conservation des milieux naturels sont répertoriés. L’analyse permet d’identifier les freins et les leviers à l’intégration de la valeur économique des biens et services écosystémiques dans la démarche d’aménagement du territoire. L’analyse comporte également un inventaire de la démarche d’aménagement du territoire qui identifie où pourrait s’intégrer cette valeur économique. Ensuite, pour chacun de ces éléments préalablement identifiés, les biens et services écosystémiques les plus pertinents sont sélectionnés. Finalement, pour ces derniers, les méthodes d’évaluation économiques les plus couramment utilisées dans la littérature sont recensées. À partir de cette analyse, il a été possible de faire quelques recommandations afin de favoriser l’intégration de la valeur économique des biens et services écosystémiques à la démarche d’aménagement du territoire. Une éducation et sensibilisation des décideurs, une identification des besoins de la population et du territoire et l’adoption d’une approche multidisciplinaire sont d’abord proposées. L’information et la consultation de la population, et l’intégration des biens et services écosystémiques comme actifs municipaux sont également recommandées. Finalement, une méthode d’intégration de la valeur économique des biens et services écosystémiques à la démarche d’aménagement du territoire est proposée. Cette dernière permet de prendre en compte les besoins des municipalités régionales de comté et d’évaluer, notamment par la méthode de transfert de bénéfices, la valeur économique des biens et services écosystémiques sur leur 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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.040
Threshold uncertainty score0.289

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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 head0.008
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.188 · 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 designNot applicable
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".

Quick stats

Citations0
Published2021
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