Réseaux écologiques à l'échelle d'un bassin versant analyse comparative d'approches conceptuelles
Bibliographic record
Abstract
Les réseaux écologiques visent à maintenir la biodiversité et les processus écologiques en protégeant les habitats et les liens entre eux. En considérant le rôle fonctionnel du paysage, ce concept permet d'intégrer la viabilité écologique et les activités humaines pour favoriser une gestion durable du territoire. Bien que les réseaux écologiques partagent le même objectif général, plusieurs approches peuvent être utilisées pour délimiter leurs composantes. Le choix d'approche est une source majeure d'incertitude et a des implications sur la configuration spatiale, la valeur écologique et la facilité d'implantation des réseaux obtenus. Dans le cadre de ce mémoire, différentes approches de conception de réseaux écologiques ont été appliquées sur le territoire du bassin versant de la rivière Saint-François (8 700 km[indice supérieur 2]) au Québec.Les approches utilisées sont basées sur des stratégies de modélisation monospécifiques, multispécifiques ou paysagères.Les réseaux écologiques ont ensuite été évalués quantitativement à l'aide d'indicateurs écologiques, économiques et sociaux afin de caractériser l'impact des différentes approches de conception sur la performance relative des réseaux.Les résultats obtenus montrent que le choix d'approche a une influence directe sur la configuration spatiale et la performance des réseaux. Ces résultats sont également mis en relation avec les objectifs poursuivis par l'implantation de réseaux écologiques, l'échelle spatiale et l'utilisation du territoire. Le cadre d'évaluation développé s'avère un outil prometteur pour permettre d'atténuer l'incertitude associée au choix d'approche et faciliter l'intégration des priorités des acteurs locaux et des objectifs de gestion territoriale dans la conception des réseaux écologiques.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
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".