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Record W7133276794

Évaluation de l’estuaire du Pacifique

2023· other· fr· W7133276794 on OpenAlexaboutno aff
Pêches et Océans Canada, Fisheries and Oceans Canada

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2023
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIndian oceanWestern europeCoastal zone
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les estuaires sont des écosystèmes très productifs et diversifiés qui sont le site de nombreuses activités anthropiques. Bien qu’ils ne représentent que 3 % du littoral de la Colombie-Britannique, il existe plus de 400 estuaires individuels, ce qui complexifie la gestion et souligne l’importance des approches régionales. Une revue de la documentation a permis de compiler les activités anthropiques, y compris les changements climatiques et les autres agents de stress connexes (processus physiques, chimiques ou biologiques qui peuvent changer un écosystème), qui sont pertinentes aux milieux estuariens sur la côte de la Colombie-Britannique, dans les zones terrestres, marines et atmosphériques. Selon cette revue de la documentation, 45 couches de données spatiales disponibles à l’échelle de la côte ont été compilées et utilisées pour évaluer le chevauchement spatial, la fréquence ou l’intensité des activités et des agents de stress pertinents pour 439 estuaires et leurs bassins versants. Tous les estuaires évalués présentaient au moins une activité marine ou terrestre. C’est dans les estuaires du détroit de Georgia et de l’estuaire de la rivière Skeena que l’on a relevé le plus grand nombre d’activités marines, alors que les activités terrestres ont surtout lieu dans les estuaires du détroit de Georgia, l’estuaire de la rivière Skeena, l’estuaire de la rivière Kitimat et les estuaires le long de la côte ouest de l’île de Vancouver, plus près des agglomérations. Une analyse typologique a été effectuée pour catégoriser les estuaires selon le type et l’intensité des activités qui s’y produisent. Cinq groupes d’estuaires et leurs activités caractéristiques connexes ont été retenus. L’analyse a ciblé un groupe d’estuaires qui avait un nombre élevé d’activités anthropiques et qui était le plus souvent associé à des activités dans le bassin versant (p. ex. l’agriculture et les barrages) ou à des zones peuplées (p. ex. l’écoulement d’eaux usées et les marinas). Les quatre autres groupes étaient surtout associés à des activités marines. Deux groupes avaient un nombre intermédiaire d’activités, l’un avec plus d’activités de foresterie et de pêche au crabe et aux crevettes, et l’autre avec plus de pêche au saumon. Il y avait peu d’activités dans les deux derniers groupes : un groupe était associé à la navigation commerciale et de plaisance, tandis que l’autre n’était associé à aucune activité. Les changements climatiques (variation de la température de l’air et des cours d’eau, variations des précipitations et [ou] hausse du niveau de la mer) devraient avoir des conséquences sur tous les estuaires à des degrés divers. Plus particulièrement, la plus forte hausse de la température des cours d’eau est prévue dans les estuaires à la fin de longs bras de mer (p. ex. le bras de mer Bute et le bras de mer Observatory). Les estuaires qui devraient enregistrer la plus forte hausse du niveau de la mer se trouvent autour de Haida Gwaii. Les données spatiales disponibles à l’échelle de la côte pour le saumon, d’autres espèces de poissons d’importance écologique, l’habitat sensible de poissons et d’autres caractéristiques de l’habitat (p. ex. la présence de zostère, de macroalgues et de marais salé) ont été compilées. La présence de poissons et de leurs habitats variait d’un estuaire à l’autre. Au moins une espèce de saumon du Pacifique a été observée depuis 1990 dans 76 % des estuaires, alors que les cinq espèces présentes ont été observées dans 20 % des estuaires. Plus il y avait d’activités humaines dans un estuaire, plus la biomasse et la diversité de saumons y étaient élevées. Le crabe dormeur était probablement présent dans 84 % des estuaires. La zostère était présente dans 43 % des estuaires, comparativement à 82 % pour le varech en sous étage et à 81 % pour le marais salé. Les trois types d’habitats biogènes étaient présents dans 36 % des estuaires. L’évaluation des poissons et de leurs habitats a mis en relief des manques de données à l’échelle de la côte, ce qui a limité l’évaluation de toutes les espèces et de tous les habitats d’intérêt, surtout pour les espèces non commerciales. Cette analyse fournit une importante ressource de données et une évaluation initiale qui orientent encore plus les efforts de conservation et de gestion des estuaires. Elle peut être utilisée pour trouver les estuaires qui partagent le même type de préoccupations, des options de gestion ainsi que des partenaires et utilisateurs des ressources pertinents. Ce travail est un premier pas vers une évaluation complète de la façon dont les activités humaines peuvent se combiner et s’accumuler pour avoir un effet sur les estuaires. Bien qu’il ne s’agisse pas d’une évaluation de l’incidence cumulative, une analyse future pourrait combiner les résultats de ce travail avec les notes de vulnérabilité des espèces estuariennes individuelles pour quantifier le risque global de chaque estuaire.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.770
Threshold uncertainty score0.457

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0050.007
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.014
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.224 · 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 designObservational
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
Published2023
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