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Record W7133283599

Données scientifiques sur l'utilisation des périodes particulières comme mesure d'atténuation

2023· other· fr· W7133283599 on OpenAlexaboutno aff
Tyler D. Tunney, Douglas C. Braun, Jonathan D. Midwood, Sean M. Naman, Jordan Roszell

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
KeywordsPoison controlESPACEGeneral interest
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les périodes particulières désignent une mesure d’atténuation qui définit les périodes où les ouvrages, entreprises ou activités (OEA) posent un risque faible de dommages au poisson et à son habitat. Le Programme de protection du poisson et de son habitat (PPPH) de Pêches et Océans Canada a demandé un avis scientifique sur l’utilisation des périodes particulières. Pour répondre à cette demande, le présent document s’articule autour de trois objectifs principaux énoncés dans le mandat. Tout d’abord, nous avons réalisé une recherche documentaire qui a permis de constater que peu de recherches scientifiques évaluées par des pairs ont porté sur les périodes particulières et que la documentation à ce sujet est dominée par les documents consacrés aux activités de dragage. Un examen approfondi de la justification, de l’efficacité et des cadres relatifs aux périodes particulières est fourni. Au Canada, l’utilisation des périodes particulières, leur justification et les considérations connexes varient d’une province et d’un territoire à l’autre, mais la fraie est souvent mentionnée comme le processus vital du poisson qui est ciblé pour la protection. Ensuite, nous présentons un modèle conceptuel qui décrit un ensemble de justifications et de considérations pour la création ou la modification de périodes particulières en mettant l’accent sur (1) la période et la vulnérabilité des processus vitaux du poisson, (2) les caractéristiques des OEA et les pressions connexes et (3) les caractéristiques des conditions de l’habitat et environnementales. Il est important de noter que la vulnérabilité des processus vitaux aux OEA varie. Toutefois, certains de ces processus se prêtent mieux à l’utilisation de périodes particulières compte tenu de leurs caractéristiques, comme une période bien définie et prévisible. D’autres considérations relatives à la migration, à la fraie, à l’alimentation, à la naissance, à la croissance et à l’utilisation des refuges sont également présentées dans le document. Les caractéristiques des pressions liées aux OAE, y compris leur période et leur persistance, sont aussi des facteurs clés à prendre en compte pour les périodes particulières. L’interaction des pressions avec l’habitat du poisson sera influencée par les caractéristiques de l’habitat et le contexte environnemental. La protection des processus de l’habitat au moyen de périodes particulières dépendra de la prévisibilité des processus, des mécanismes qui réglementent les pressions de l’OEA et du processus de l’habitat, ainsi que du degré de chevauchement et de la force de la pression pendant l’exposition. Enfin, nous présentons une approche à trois niveaux pour évaluer l’efficacité des périodes particulières afin de réduire le risque d’exposition des processus vitaux ou de l’habitat du poisson, les effets des pressions sur le processus exposé et le risque au niveau de la population. Les études à chaque niveau peuvent orienter les comparaisons de l’évolution du risque au fil du temps, un facteur clé au moment de choisir l’une des périodes particulières possibles. Le présent document fait progresser l’état des connaissances sur l’utilisation des périodes particulières et sur l’évaluation de leur efficacité. Le PPPH peut utiliser l’information présentée pour établir un cadre scientifique sur les périodes particulières pour guider leur création et leur modification, afin d’aider les praticiens à déterminer les risques potentiels posés par les OEA en dehors des périodes établies et à s’adapter aux conditions environnementales changeantes.

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)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.034
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 score0.136
Threshold uncertainty score0.271

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.034
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0040.010
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.003

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 head0.031
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.227 · 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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Citations0
Published2023
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