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Record W7065303068

Développement d’un système de suivi de la qualité de l’environnement pour la région de l’Estrie

2018· other· fr· W7065303068 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2018
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)PilotageDecantation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Par ces activités, l’humain dénaturalise de plus en plus son environnement. La conséquence principale est d’affaiblir les milieux naturels et par le fait même appauvrir les services écosystémiques qu’ils rendent, tant aux écosystèmes qu’aux humains. Ce phénomène que l’on peut qualifier de véritable crise environnementale touche toutes les régions du globe et le Québec n’y fait pas exception. Dans le but de favoriser l’implication citoyenne et les changements de comportement en politique, il est utile de mesurer les paramètres qui composent l’environnement. Il y a toutefois un manque de vision et de compréhension de l’état réel de la qualité de l’environnement dans sa globalité sur le territoire québécois. Les systèmes de suivi de la qualité de l’environnement sont des outils pouvant répondre à ce besoin. D’ailleurs, le Conseil régional de l’environnement de l’Estrie a toujours voulu détenir un tel outil afin d’améliorer la qualité et la protection de son environnement. Ainsi, l’objectif principal de cet essai est de développer un système de suivi de la qualité de l’environnement, qui rassemble un bon nombre de domaines environnementaux et qui englobe l’entièreté de la région administrative de l’Estrie. Pour y arriver, le contexte territorial et économique de l’Estrie a d’abord été établi. Ensuite, une revue de littérature et une analyse de quatre modèles de systèmes de suivis existants ont été effectuées afin de s’en inspirer pour la construction du modèle pour l’Estrie. Par la suite, le modèle a été construit selon les résultats des deux sous-objectifs précédents. Enfin, la mise en œuvre et des recommandations ont été précisées afin d’en assurer un usage durable et adéquat. L’angle de la coviabilité a été donné à la structure du modèle du système de suivi. C’est-à-dire qu’il est teinté de la dualité entre les systèmes humains et naturels ainsi que leur codépendance intrinsèque à la survie des deux parties. Le modèle rassemble 2 composantes, 11 domaines, 41 paramètres et 89 indicateurs dont toutes les sources de données secondaires sont identifiées, gratuites et dont le suivi à travers le temps est possible. Il est proposé qu’un rapport quinquennal soit le résultat final du système afin d’en faire un outil d’aide à la décision pour les décideurs politiques et de communication au public. La mise en œuvre d’un outil aussi volumineux n’est possible que par la collaboration de partenaires régionaux provenant du secteur municipal et des organismes à vocation de protection de l’environnement. Afin de faciliter le déploiement du système, des stratégies de communication et des outils complémentaires pourraient être élaborés. Dans le futur, le modèle pourrait être utilisé pour faire des liens avec d’autres variables non environnementales ou encore, son application pourrait s’étendre parmi d’autres régions québécoises.

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)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.012
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: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.838
Threshold uncertainty score0.321

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0100.006
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.003

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 head0.010
GPT teacher head0.225
Teacher spread0.216 · 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
GenreOther

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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Published2018
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