Biogéographie socio-écologique des lacs au Canada
Bibliographic record
Abstract
Les pressions anthropiques peuvent avoir une influence négative sur la qualité de l’eau et sur la capacité d'un lac à fournir des services écosystémiques (SÉ). Cependant, une approche intégrant les connaissances écologiques et sociales nécessaires pour identifier les lacs les plus à risque de perdre leurs SÉ fait actuellement défaut. Nous fournissons ici un cadre qui intègre l'état écologique des lacs, les menaces pour la qualité de l’eau et l’utilisation des SÉ récréatifs à des échelles régionales pour identifier les zones vulnérables. En utilisant les données de plus de 660 lacs échantillonnés à travers le Canada, une classification régionale des lacs basée sur les caractéristiques biophysiques de lacs peu impactés a été déterminée. L'écart des lacs impactés par rapport aux caractéristiques naturelles de leur région a permis d'identifier les concentrations d'azote total et de chlorure comme les indicateurs les plus constants d’une altération de l’état écologique des lacs par l’activité humaine. L'état écologique, le niveau de menace et l’utilisation des SÉ ont été combinés et cartographiés avec un modèle de couleur additif. Les lacs du sud de l'Ontario et du Québec étaient les plus préoccupants, car ils étaient très altérés, menacés et fortement utilisés. Les lacs situés près des centres urbains des deux côtes étaient altérés et utilisés, mais apparemment moins menacés, tandis que ceux des Prairies étaient altérés et menacés, mais moins utilisés. Notre nouveau cadre fournit la première biogéographie socio-écologique des lacs canadiens et constitue un outil de gestion prometteur pour évaluer l'état et la vulnérabilité des lacs.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".