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Beauchesne, David; Jaeger, Jochen A. G.; St-Laurent, Martin-Hugues; Jaeger, Jochen AG. 2013-11-12 Although prey species typically respond to the most limiting factors at coarse spatiotemporal scales while addressing biological requirements at finer scales, such behaviour may become challenging for species inhabiting human altered landscapes. We investigated how woodland caribou, a threatened species inhabiting North-American boreal forests, modified their fine-scale movements when confronted with forest management features (i.e. clearcuts and roads). We used GPS telemetry data collected between 2004 and 2010 on 49 female caribou in a managed area in Québec, Canada. Movements were studied using a use – availability design contrasting observed steps (i.e. line connecting two consecutive locations) with random steps (i.e. proxy of immediate habitat availability). Although caribou mostly avoided disturbances, individuals nonetheless modulated their fine-scale response to disturbances on a daily and annual basis, potentially compromising between risk avoidance in periods of higher vulnerability (i.e. calving, early and late winter) during the day and foraging activities in periods of higher energy requirements (i.e. spring, summer and rut) during dusk/dawn and at night. The local context in which females moved was shown to influence their decision to cross clearcut edges and roads. Indeed, although females typically avoided crossing clearcut edges and roads at low densities, crossing rates were found to rapidly increase in greater disturbance densities. In some instance, however, females were less likely to cross edges and roads as densities increased. Females may then be trapped and forced to use disturbed habitats, known to be associated with higher predation risk. We believe that further increases in anthropogenic disturbances could exacerbate such behavioural responses and ultimately lead to population level consequences.
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Borealis
Dreujou, Elliot; Beauchesne, David; Daigle, Rémi M; Carrière, Julie; Noisette, Fanny; McKindsey, Christopher W; Archambault, Philippe 2023-09-14 <h3>General presentation</h3> This repository presents the R code and associated data used in the article <em>Multiple human activities in coastal benthic ecosystems: introducing a metric of cumulative exposure</em>.<br><br> Datasets include information about the stations sampled at Sept-Îles (Québec, Canada) in 2017 and exposure indices. Data includes species biomass, density and taxonomy of benthic macrofaunal species, with physico-chemical parameters at the sediment surface, biotic indicators and exposure indices.<br><br> The main research questions were to: <ol> <li>model the exposure of benthic ecosystems to anthropogenic activities locally</li> <li>explore the links between benthic community diversity and anthropogenic exposure</li> </ol> <hr> <h3> Specific details</h3> <ul> <li>Variables, units and files are explained in files <strong>README.yml</strong> (this file is a basic text file formatted with a YAML language) and <strong>README.txt</strong>.</li> <li>Language and software used for the analyses: R (4.2), PRIMER-E (6)</li> </ul> <hr>
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Zenodo
Beauchesne, David; Cazelles, Kevin; Daigle, Remi; Gravel, Dominique; Archambault, Philippe 2024-12-20 README for Input Data Archive Overview This README describes the input datasets prepared for the analyses for the manuscript titled "Interactions amplify cumulative effects in marine food webs", presenting a cumulative effects assessment on food webs in the Estuary and Gulf of St. Lawrence. The code to replicate the analyses is available on GitHub: https://github.com/Ecosystem-Assessments/nceastl and the input data is described here. The data has been processed and formatted into tabular format (i.e., CSV files) and geospatial raster files (i.e., GeoTIFFs). Below is a detailed description of the datasets included in the archive. Included Data 1. Species List   - Description: A comprehensive list of species used in the assessment, with species names formatted to remove extra characters or spaces for consistency.   - File:     - `SpeciesList.csv`: Tabular format of species list.   - **Column description**:     - `species`: Full scientific name of the species, including genus and species.     - `Count`: Total count or frequency of the species in the dataset.     - `sp`: Simplified representation of the species name (genus and species separated by a space).     - `sp.`: Simplified representation of the species name (genus and species separated by a period).     - `species`.: Fully concatenated scientific name with genus and species joined by a period. 2. Simulated Trophic Sensitivities   - Description: Sensitivities of species to various trophic drivers, adapted from a study by Beauchesne et al. (2021; Ecology Letters, 10.1111/ele.13841).   - File:     - `TrophicSensitivity.csv`: Tabular format of trophic sensitivities.   - Column description:     - `pathID`: Identifier for the specific pathway of effect analyzed.     - `SpeciesID`: Unique identifier for the species involved in the motif.     - `motifID`: Identifier for the motif within the trophic network.     - `Species`: Label or shorthand representation of the species in the pathway.     - `pi`: Indicator of the species' presence in position "i" within the pathway (Boolean: True/False).     - `pj`: Indicator of the species' presence in position "j" within the pathway (Boolean: True/False).     - `pk`: Indicator of the species' presence in position "k" within the pathway (Boolean: True/False).     - `sensitivity_original`: Original sensitivity value for the species within the trophic pathway.     - `sensitivity_scaled`: Scaled sensitivity value, normalized for comparison across pathways.     - `sensitivity_1`: Sensitivity value adjusted for a specific analysis or scenario. 3. Biotic Data   - Description: Species presence data transformed into logical matrices and geospatial rasters. Assumes phytoplankton and zooplankton are ubiquitous in the study area.   - Files:     - `txNames.csv`: String of names of taxa included in the biotic dataset.     - `bt.csv`: Logical matrix of species presence with one row per raster cell and one column per species.      - `idBiotic.csv`: Logical string identifying cells with biotic data.     - `r.tif`: Empty raster file for reference.     - `biotic/`: Folder containing GeoTIFF files for each species. 4. Metaweb   - Description: Interaction matrix representing trophic links between species. Includes only species present in the biotic dataset.   - File:     - `metaweb.csv`: Interaction matrix in tabular format, with species names as column and row names. 5. Species-Specific Sensitivities   - Description: Sensitivities of species to different drivers, with added records for phytoplankton and zooplankton (assumed insensitive to all drivers).   - File:     - `species_sensitivity.csv`: Tabular format of species sensitivities to all environmental drivers considered, with driver names as columns and taxa names as row names.  6. Drivers Data   - Description: Environmental drivers affecting species, aligned with vulnerability assessments. Data is provided in matrix and raster formats.   - Files:     - `dr.csv`: Matrix of drivers intensity with one row per raster cell and one column per driver.     - `drivers/`: Folder containing GeoTIFF files for each driver. Contact For questions or clarifications about the dataset, please contact [David Beauchesne] at [david.beauchesne@insileco.io]. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode
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Université Laval / Université Laval
Beauchesne, David; Halpern, Benjamin S. 1992-01-01 The data used to characterize sea-level rise risk come from the global cumulative impacts assessment on habitats and available on the NCEAS online data repository. For more details, refer to [Halpern et al. (2015)]( Sea-level rise was characterized by Nicholls and Cazenave (2010) using NASA’s satellite altimetry data (Topex/Poseidon, Jason-1&2, GFO, ERS-1&2, and Envisat missions) The rate of sea-level rise (mm/year) was measured between 1992 and 2012 and transformed as a net change value (mm) by multiplying by the number of years considered. Only positive values were selected under the assumption that only positive sea-level rise is likely to cause environmental stress. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [additional data](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [eDrivers](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **REFERENCES:** - [Halpern, B. S., Frazier, M., Potapenko, J., Casey, K. S., Koenig, K., Longo, C., et al. (2015b). Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nature Communications 6 doi.org/10.1038%2Fncomms8615](https://doi.org/10.1038%2Fncomms8615) - [Halpern, B. S., Frazier, M., Potapenko, J., Casey, K. S., Koenig, K., Longo, C., et al. (2015a). Cumulative human impacts: Raw stressor data (2008 and 2013). Knowledge Network for Biocomplexity. doi:10.5063/f1s180fs.](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS) Les données utilisées pour caractériser le risque d'élévation du niveau de la mer proviennent de l'évaluation globale des impacts cumulatifs sur les habitats et sont disponibles sur le référentiel de données en ligne du *National Center for Ecological Analysis and Synthesis* (NCEAS). L'élévation du niveau de la mer a été caractérisée par Nicholls et Cazenave (2010) à l'aide des données altimétriques des satellites de la NASA (missions Topex/Poseidon, Jason-1&2, GFO, ERS-1&2 et Envisat). Le taux d'élévation du niveau de la mer (mm/an) a été mesuré entre 1992 et 2012 et transformé en valeur de variation nette (mm) en le multipliant par le nombre d'années considérées. Seules des valeurs positives ont été sélectionnées en partant de l'hypothèse que seule une élévation positive du niveau de la mer est susceptible de provoquer un stress environnemental. Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [données complémentaires](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [*eDrivers*](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **RÉFÉRENCES :** - [Halpern, B. S., Frazier, M., Potapenko, J., Casey, K. S., Koenig, K., Longo, C., et al. (2015b). Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nature Communications 6 doi.org/10.1038%2Fncomms8615](https://doi.org/10.1038%2Fncomms8615) - [Halpern, B. S., Frazier, M., Potapenko, J., Casey, K. S., Koenig, K., Longo, C., et al. (2015a). Cumulative human impacts: Raw stressor data (2008 and 2013). Knowledge Network for Biocomplexity. doi:10.5063/f1s180fs.](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Université Laval / Université Laval
Beauchesne, David; Halpern, Benjamin S. 2007-01-01 The data used to characterize nutrient pollution come from the global cumulative impacts assessment on habitats and available on the [NCEAS online data repository](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS). Annual fertilizer use in tonnes (t) was used as a proxy of nutrient pollution. The data used came from the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). Gaps in data were modeled using a linear regression between fertilizer and pesticides or agricultural gross domestic product (GDP). Dasymetric maps were then used to distribute fertilizer data over the landscape using 2009 data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) at ~500 m resolution and aggregated to watersheds. Diffusive plume models from each watershed pourpoint (e.g. river mouths) were then used to model the distribution and intensity of nutrient pollution in coastal and marine environments. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [**Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [**additional data**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [**eDrivers**](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **REFERENCE:** - [Halpern, B., Frazier, M., Potapenko, J. et al. Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nat Commun 6, 7615 (2015). https://doi.org/10.1038/ncomms8615](https://doi.org/10.1038/ncomms8615) Les données utilisées pour caractériser la pollution par les nutriments proviennent de l'évaluation globale des impacts cumulatifs sur les habitats et sont disponibles sur le [dépôt de données en ligne du NCEAS](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS). L'utilisation annuelle d'engrais en tonnes (t) a été utilisée comme indicateur de la pollution par les nutriments. Les données utilisées proviennent de l'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture (FAO). Les lacunes dans les données ont été modélisées à l'aide d'une régression linéaire entre les engrais et les pesticides ou le produit intérieur brut (PIB) agricole. Des cartes dasymétriques ont ensuite été utilisées pour distribuer les données sur les engrais dans le paysage à l'aide des données de 2009 du spectroradiomètre imageur à résolution modérée (MODIS) à une résolution d'environ 500 m et agrégées aux bassins versants. Des modèles de panaches diffusifs pour chaque point d'écoulement des bassins versants (par exemple, embouchures de rivières) ont ensuite été utilisés pour modéliser la distribution et l'intensité de la pollution par les nutriments dans les environnements côtiers et marins. Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [***Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada***](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [**données complémentaires**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [***eDrivers***](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **RÉFÉRENCE :** - [Halpern, B., Frazier, M., Potapenko, J. et al. Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nat Commun 6, 7615 (2015). https://doi.org/10.1038/ncomms8615](https://doi.org/10.1038/ncomms8615) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Université Laval / Université Laval
Beauchesne, David; Statistics Canada 2016-01-01 We used the sum of coastal populations as a proxy of direct human impact. We used Statistics Canada dissemination area population count from the 2016 census to obtain coastal population size around the St. Lawrence. It is possible to access the dataset published on Open Data Canada concerning the [Cartographic boundary for dissemination areas of the 2016 Canadian census](https://open.canada.ca/data/en/dataset/5a6e8f76-cfd2-4a69-acee-9ed205dd9556) and the one on [Population and dwelling counts, dissemination areas, from 2016 Census](https://open.canada.ca/data/en/dataset/3cf36302-1060-444e-988a-d97b6db5ad24). As the effects of direct human impacts are likely acute mostly in coastal areas we calculated total population in grid cells within 2 km of the coast. Total population was measured in a 10 km buffer around each coastal cell. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [additional data](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [eDrivers](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). Nous avons utilisé la somme des populations côtières comme indicateur de l'impact humain direct. Nous avons utilisé le dénombrement de la population de l'aire de diffusion de Statistique Canada provenant du recensement de 2016 pour obtenir la taille de la population côtière autour du Saint-Laurent. Il est possible d'accéder au jeu de données diffusé sur Données ouvertes Canada concernant les [limites cartographiques pour les aires de diffusion du recensement canadien de 2016](https://open.canada.ca/data/en/dataset/5a6e8f76-cfd2-4a69-acee-9ed205dd9556) et celui sur les [Chiffres de population et de logements, d'aires de diffusion du Recensement de 2016](https://open.canada.ca/data/fr/dataset/3cf36302-1060-444e-988a-d97b6db5ad24). Comme les effets des impacts humains directs sont probablement aigus, principalement dans les zones côtières, nous avons calculé la population totale dans des cellules de grille situées à moins de 2 km de la côte. La population totale a été mesurée dans une zone tampon de 10 km autour de chaque cellule côtière. Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [données complémentaires](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [*eDrivers*](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Université Laval / Université Laval
Beauchesne, David; Earth observation group 2015-01-01 Terrestrial stable lights at night mostly represent light from human settlements and industrial sites with electricity. We thus used lights at night as a proxy of coastal infrastructure development. The data come from the Nighttime Lights Time Series. Nighttime light products are compiled by the Earth Observation Group at the National Oceanic and Atmospheric Administration’s (NOAA) National Centers for Environmental Information (NCEI). They use globally available nighttime data obtained from the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Day/Night Band (DNB) of the Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) to characterize global average radiance composite images at a 15 arc-second (~200 m) resolution. We used the annual Version 1 Nighttime VIIRS DNB composites between 2015 and 2016 to characterize coastal development in coastal areas of the St. Lawrence. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [additional data](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [eDrivers](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **REFERENCE:** [Christopher D Elvidge, Kimberly Baugh, Mikhail Zhizhin, Feng Chi Hsu & Tilottama Ghosh (2017) VIIRS night-time lights, International Journal of Remote Sensing, 38:21, 5860-5879, DOI: 10.1080/01431161.2017.1342050](https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01431161.2017.1342050) Les lumières stables terrestres nocturnes représentent principalement la lumière provenant des établissements humains et des sites industriels alimentés en électricité. Nous avons donc utilisé les lumières nocturnes comme indicateur du développement des infrastructures côtières. Les données proviennent de la série chronologique *Nighttime Lights*. Les produits d'éclairage nocturne sont compilés par le groupe d'observation de la Terre des centres nationaux d'information environnementale (NCEI) de la *National Oceanic and Atmospheric Administration* (NOAA). Ils utilisent les données nocturnes disponibles dans le monde entier obtenues à partir de la bande jour/nuit (DNB) de la suite de radiomètres imageurs infrarouges visibles (VIIRS) du *Defense Meteorological Satellite Program* (DMSP) pour caractériser des images composites de radiance moyenne mondiale à une résolution de 15 secondes d'arc (~200 m). Nous avons utilisé les composites *Nighttime* VIIRS DNB de la version 1 annuelle, entre 2015 et 2016, pour caractériser le développement côtier dans les zones côtières du Saint-Laurent. Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [données complémentaires](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [*eDrivers*](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **RÉFÉRENCE :** [Christopher D Elvidge, Kimberly Baugh, Mikhail Zhizhin, Feng Chi Hsu & Tilottama Ghosh (2017) VIIRS night-time lights, International Journal of Remote Sensing, 38:21, 5860-5879, DOI: 10.1080/01431161.2017.1342050](https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01431161.2017.1342050) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Université Laval / Université Laval
Beauchesne, David; Halpern, Benjamin S. 2011-01-01 The data used to characterize invasive species risk come from the global cumulative impacts assessment on habitats and are available on the [NCEAS online data repository](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS). Cargo volume was used as a proxy of invasion risk under the assumption that risk of invasion is proportional to tonnes of goods transferred through ports. Cargo throughput in metric tonnes for the year 2011 was accessed through a variety of sources and cross-matched with entries in the World Port Index database (WPI). It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [additional data](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [eDrivers](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **REFERENCE:** - [Halpern, B. S., Walbridge, S., Selkoe, K. A., Kappel, C. V., Micheli, F., D’Agrosa, C., et al. (2008). A Global Map of Human Impact on Marine Ecosystems. Science 319, 948–952. doi:10.1126/science.1149345.](https://researchers.mq.edu.au/en/publications/a-global-map-of-human-impact-on-marine-ecosystems) - [Halpern, B., Frazier, M., Potapenko, J. et al. Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nat Commun 6, 7615 (2015). https://doi.org/10.1038/ncomms8615](https://doi.org/10.1038/ncomms8615) Les données utilisées pour caractériser le risque lié aux espèces envahissantes proviennent de l'évaluation globale des impacts cumulatifs sur les habitats et sont disponibles sur le [dépôt de données en ligne du NCEAS](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS). Le volume de marchandises a été utilisé comme indicateur du risque d'invasion en supposant que ce dernier est proportionnel aux tonnes de marchandises transférées par les ports. Le débit de fret en tonnes métriques pour l'année 2011 a été consulté via diverses sources et comparé aux entrées de la base de données *World Port Index* (WPI). Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [données complémentaires](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [*eDrivers*](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **RÉFÉRNCES :** - [Halpern, B. S., Walbridge, S., Selkoe, K. A., Kappel, C. V., Micheli, F., D’Agrosa, C., et al. (2008). A Global Map of Human Impact on Marine Ecosystems. Science 319, 948–952. doi:10.1126/science.1149345.](https://researchers.mq.edu.au/en/publications/a-global-map-of-human-impact-on-marine-ecosystems) - [Halpern, B., Frazier, M., Potapenko, J. et al. Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nat Commun 6, 7615 (2015). https://doi.org/10.1038/ncomms8615](https://doi.org/10.1038/ncomms8615) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Université Laval / Université Laval
Beauchesne, David; Pêches et Océans Canada 2010-01-01 The impacts of fisheries activities in the St. Lawrence are evaluated using DFO fisheries logbooks program. While logbooks are not mandatory for all fisheries in the St. Lawrence, they still provide a very thorough overview of the spatial distribution and intensity of fishing activities in the St. Lawrence. The data we used spans 6 years from 2010 to 2015 and details 218323 fishing events (approximately 36387 fishing events per year). There were 31 targeted species and a total of 53 caught species in the dataset. Fishing activities are performed using a variety of gear types: trap, trawl, dredge, driftnet, hand line, longline, scuba diving, purse seine, seine, beach seine and jig fishing. Intensity of fishing activities was divided among gear types and based on their respective types of environmental impacts. For example, traps and trawls have very different effects on a system. Gear classification was done using the classification presented in [Halpern et al. (2008)](https://www.science.org/doi/10.1126/science.1149345) and [Halpern et al. (2015a)](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS) and is broken down into 5 distinct classes: demersal destructive (DD), demersal non-destructive low-bycatch (DNL), demersal non-destructive high-bycatch (DNH), pelagic low-bycatch (PLB) and pelagic high-bycatch (PHB). This categorization therefore divides the fisheries data into 5 distinct driver layers characterizing fishing activities. Gear types can also be further classified into fixed or mobile engines based on their mobility. We used these two mobility classes to generate a buffer of impact around each fishing activity coordinates to consider potential spatial uncertainty associated with locations and the fact that mobile engines can be tracted over several kilometers during fishing activities and that we do not have the beginning and end points of mobile fishing events. Buffer sizes for fixed and mobile engine was of 200 and 2000 meters, respectively. To characterize the intensity of fishing activities we used a biomass yield density index. We multiplied the total annual biomass captured in each grid cell, regardless of species, by the proportion of fishing area in each grid cell. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [additional data](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [eDrivers](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). Les impacts des activités de pêche dans le Saint-Laurent sont évalués à l'aide du programme de journaux de bord des pêches du ministère des Pêches et des Océans du Canada (MPO). Bien que les journaux de bord ne soient pas obligatoires pour toutes les pêches du Saint-Laurent, ils fournissent tout de même un aperçu très complet de la répartition spatiale et de l'intensité des activités de pêche dans le Saint-Laurent. Les données que nous avons utilisées couvrent une période de 6 ans, de 2010 à 2015, et détaillent 218 323 activités de pêche (environ 36 387 activités de pêche par an). Il y avait 31 espèces ciblées et un total de 53 espèces capturées dans le jeu de données. Les activités de pêche sont pratiquées à l'aide de divers types d'engins : trappe, chalut, drague, filet dérivant, ligne à main, palangre, plongée sous-marine, senne coulissante, senne de plage et pêche au jig. L'intensité des activités de pêche a été divisée entre les types d'engins et en fonction de leurs types d'impacts environnementaux respectifs. La classification des engins a été effectuée à l'aide de la classification présentée dans [Halpern et al. (2008)](https://www.science.org/doi/10.1126/science.1149345) et [Halpern et al. (2015a)](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS) et est divisée en 5 catégories distinctes : démersales destructrices (DD), faibles prises accessoires démersales non destructrices (DNL), prises accessoires démersales non destructrices élevées (DNH), faibles prises accessoires pélagiques (PLB) et hautes prises accessoires pélagiques (PHB). Cette catégorisation divise donc les données sur les pêches en 5 couches de facteurs distincts caractérisant les activités de pêche. Les types d'engins de pêche peuvent également être classés en engins fixes ou mobiles en fonction de leur mobilité. Ces deux classes de mobilité ont été utilisés pour générer une zone tampon d'impact autour des coordonnées de chaque activité de pêche afin de tenir compte de l'incertitude spatiale potentielle associée aux emplacements et du fait que les moteurs mobiles peuvent être tractés sur plusieurs kilomètres pendant les activités de pêche, et que nous ne connaissons pas les points de début et de fin des activités de pêche mobile. Les tailles des zones tampons pour les moteurs fixes et mobiles étaient de 200 et 2 000 mètres, respectivement. Pour caractériser l'intensité des activités de pêche, nous avons utilisé un indice de densité de rendement de la biomasse. Nous avons multiplié la biomasse annuelle totale capturée dans chaque cellule de la grille, quelle que soit l'espèce, par la proportion de zones de pêche dans chaque cellule de la grille. Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [données complémentaires](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [*eDrivers*](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Beauchesne, David; Halpern, Benjamin S. 2022-12-01 The data used to characterize inorganic pollution come from the global cumulative impacts assessment on habitats and available on the [NCEAS online data repository](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS). Inorganic pollution was modeled using impervious surface area (i.e. artificial surfaces such as paved roads) under the assumption that most of this pollution source comes from urban runoff. Inorganic pollution originating from point-sources or in areas lacking paved roads is therefore not captured by this layer. The data obtained was aggregated at the watershed scale. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [**Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [**additional data**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [**eDrivers**](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **REFERENCE:** - [Halpern, B., Frazier, M., Potapenko, J. et al. Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nat Commun 6, 7615 (2015). https://doi.org/10.1038/ncomms8615](https://doi.org/10.1038/ncomms8615) Les données utilisées pour caractériser la pollution inorganique proviennent de l'évaluation globale des impacts cumulatifs sur les habitats et sont disponibles sur le [dépôt de données en ligne du NCEAS](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS). La pollution inorganique a été modélisée en utilisant des surfaces imperméables (c'est-à-dire des surfaces artificielles telles que des routes pavées) en supposant que la majeure partie de cette source de pollution provient du ruissellement urbain. La pollution inorganique provenant de sources ponctuelles ou de zones dépourvues de routes pavées n'est donc pas capturée par cette couche. Les données obtenues ont été agrégées à l'échelle du bassin versant. Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [***Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada***](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [**données complémentaires**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [***eDrivers***](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **RÉFÉRENCE :** - [Halpern, B., Frazier, M., Potapenko, J. et al. Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nat Commun 6, 7615 (2015). https://doi.org/10.1038/ncomms8615](https://doi.org/10.1038/ncomms8615) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Beauchesne, David; Starr, Michel 2019-01-01 The data we use to describe the risk of toxic algae come from an expert based map delineating the areas where coastal areas are at risk from five different toxins. The map presents coastal areas at risk from: 1) paralytic shellfish poisoning (PSP) toxins from the regular presence of the dinoflagellate Alexandrium catenella (previously Alexandrium tamarense) at high concentrations, 2) amnesic shellfish poisoning (ASP) toxins from domoic acid 3) diarrhetic shellfish poisoning (DSP) toxins, 4) spirolides and 5) pectenotoxins, two toxins produced by dinoflagellates occurring in the St. Lawrence. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [additional data](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [eDrivers](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **REFERENCE:** - [Bates, S. S., Beach, D. G., Comeau, L. A., Haigh, N., Lewis, N. I., Locke, A., et al. (2019). Marine harmful algal blooms and phycotoxins of concern to Canada. Can. Tech. Rep. Fish. Aquat. Sci. In revision. Department of Fisheries and Oceans.](https://publications.gc.ca/collections/collection_2020/mpo-dfo/Fs97-6-3384-eng.pdf) Les données que nous utilisons pour décrire le risque d'algues toxiques proviennent d'une carte d'experts délimitant les zones côtières qui sont menacées par cinq toxines différentes. La carte présente les zones côtières à risque pour : 1) les toxines paralysantes pour les mollusques (PSP) dues à la présence régulière du dinoflagellé *Alexandrium catenella* (anciennement *Alexandrium tamarense*) à des concentrations élevées, 2) les toxines amnésiques pour les mollusques (ASP) provenant d'acide domoïque 3) les toxines diarrhéiques pour les mollusques (DSP), 4) les spirolides et 5) les pecténotoxines, deux toxines produites par les dinoflagellés présents dans le Saint-Laurent. Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [données complémentaires](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [*eDrivers*](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **RÉFÉRENCE :** - [Bates, S. S., Beach, D. G., Comeau, L. A., Haigh, N., Lewis, N. I., Locke, A., et al. (2019). Marine harmful algal blooms and phycotoxins of concern to Canada. Can. Tech. Rep. Fish. Aquat. Sci. In revision. Department of Fisheries and Oceans.](https://publications.gc.ca/collections/collection_2020/mpo-dfo/Fs97-6-3384-eng.pdf) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Beauchesne, David 2014-09-01 eDrivers is an open platform focused on sharing knowledge on the distribution and intensity of drivers. It gathers a community of experts committed to structuring, standardizing and sharing knowledge on drivers of environmental change in support of science and management. The platform currently shares data-based indicators for 22 coastal, climate, fisheries, and marine traffic drivers in the Estuary and Gulf of St. Lawrence. These drivers can be visualized individually or in combination through an interactive web application called eDrivers. In launching this initiative, our objective is to uphold the highest existing standards of data management and open science. eDrivers is built on four guiding principles: 1) Unity and Inclusiveness; 2) Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability (FAIR); 3) Adaptiveness; 4) Recognition. The project was presented in a publication entitled [**Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/) in the peer-reviewd journal Frontiers in Marine Science. It is possible to access through the catalog the layers of 16 different types of stressors: **CLIMATE:** - [Acidification](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_e0fccb92-cd66-4702-93b0-2fa718576a28) - [Hypoxia](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_86737fdb-03a5-4047-886a-8ac1ef0bc34b) - [Sea Bottom Temperature Anomalies](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_ad2b8ba2-23af-492b-aa33-3750bf4e4ee0) - [Sea Surface Temperature Anomalies](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_8e435445-d7b4-4724-aa71-c98e4d41f9e7) - [Sea Level Rise](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_05b1aa67-c887-420e-82de-764ca0645b46) **COASTAL:** - [Aquaculture](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_86cf4425-8194-4856-8287-4fafa5c2bf2a) - [Coastal Development](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_cd655f15-1b9b-401e-86c3-61473c429e9f) - [Direct Human Impact](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_c278d4cb-fc29-4593-9828-1da2cd394de0) - [Inorganic Pollution](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_68e7b845-43d0-4865-9e77-029ad3e6e1a1) - [Nutrients Input](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_ad654825-f288-4a00-b46c-43bbf10cdd04) - [Organic Pollution](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_f476b3af-3fbb-4a1b-98b0-47485c88dc5e) - [Toxic Algae](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_6da0d785-5b94-4b31-8f5b-20da82dce535) **FISHERIES:** - [Commercial Fisheries Intensity](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_5cc0d46f-ee98-48f9-8781-3aaf770d403a) **MARINE TRAFFIC:** - [Shipping](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_7d165312-a8a0-448d-8bdb-f595b0064e7e) - [Invasive Species](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_1dbfad19-3930-4137-97ac-1421037d5760) - [Marine Pollution](https://catalogue.ogsl.ca/en/dataset/ca-cioos_f56d69c3-eb83-4be6-8cc3-f58f0742363e) eDrivers est une plateforme ouverte axée sur le partage des connaissances sur la répartition et l'intensité de stresseurs environnementaux. Elle rassemble une communauté d'experts engagés à structurer, normaliser et partager des connaissances sur les stresseurs environnementaux à l'appui de la science et de la gestion. La plateforme partage actuellement des indicateurs pour 22 stresseurs environnementaux d'origine côtière, climatique, et reliés aux pêcheries et au trafic maritime dans l'estuaire et le golfe du Saint-Laurent. Ces indicateurs peuvent être visualisés individuellement ou en combinaison via une application web interactive nommée eDrivers. En lançant cette initiative, notre objectif est de maintenir les normes les plus élevées en matière de gestion des données et de science ouverte. eDrivers est construit sur quatre principes directeurs : 1) Unité et Inclusivité ; 2) Découvrabilité, Accessibilité, Interopérabilité et Réutilisabilité (FAIR); 3) Adaptabilité ; 4) Reconnaissance. Le projet a été présenté dans une publication intitulée [***Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada***](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/) dans la revue à comité de lecture *Frontiers in Marine Science*. Il est possible d'accéder par le catalogue aux couches des 16 différents types de stresseurs : **CLIMAT :** - [Acidification](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_e0fccb92-cd66-4702-93b0-2fa718576a28) - [Hypoxie](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_86737fdb-03a5-4047-886a-8ac1ef0bc34b) - [Anomalies des températures de fond](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_ad2b8ba2-23af-492b-aa33-3750bf4e4ee0) - [Anomalies des températures de surface](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_8e435445-d7b4-4724-aa71-c98e4d41f9e7) - [Hausse du niveau de l'eau](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_05b1aa67-c887-420e-82de-764ca0645b46) **CÔTIER :** - [Aquaculture](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_86cf4425-8194-4856-8287-4fafa5c2bf2a) - [Développement côtier](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_cd655f15-1b9b-401e-86c3-61473c429e9f) - [Impact humain direct](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_c278d4cb-fc29-4593-9828-1da2cd394de0) - [Pollution inorganique](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_68e7b845-43d0-4865-9e77-029ad3e6e1a1) - [Nutriments](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_ad654825-f288-4a00-b46c-43bbf10cdd04) - [Pollution organique](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_f476b3af-3fbb-4a1b-98b0-47485c88dc5e) - [Algues toxiques](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_6da0d785-5b94-4b31-8f5b-20da82dce535) **PÊCHERIES :** - [Activités de pêche commerciale](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_5cc0d46f-ee98-48f9-8781-3aaf770d403a) **TRAFIQUE MARITIME :** - [Transport maritime](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7d165312-a8a0-448d-8bdb-f595b0064e7e) - [Espèces envahissantes](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_1dbfad19-3930-4137-97ac-1421037d5760) - [Pollution marine](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_f56d69c3-eb83-4be6-8cc3-f58f0742363e) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Beauchesne, David; Halpern, Benjamin S. 2003-01-01 The data used to characterize shipping come from the global cumulative impacts assessment on habitats and available on the [NCEAS online data repository](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS). Two data sources were used to characterize shipping. The first set of data is gathered as part of the World Meteorological Organization Voluntary Observing Ships’ (VOS) scheme. Ships participating in the program gather meteorological data along with observation location as part of an open-ocean climate dataset. The data spans 20 years and annually covers 10-20% of ships worldwide. Data used spanned 2003 to 2011. The second set of data comes from the Automatic Identification System (AIS), an initiative launched in 2002 that sought to improve marine safety by providing mariners with realtime vessel traffic. Through the International Maritime Organization SOLAS agreement, all vessels of over 300 gross tonnage on international voyages and those carrying passengers are now required to be equipped with AIS transceivers. These transceivers use Global Positioning System technology to locate vessels every 10 minutes. The data used were from November 2010 to December 2011. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [**Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [**additional data**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [**eDrivers**](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **REFERENCE:** - [Halpern, B., Frazier, M., Potapenko, J. et al. Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nat Commun 6, 7615 (2015). https://doi.org/10.1038/ncomms8615](https://doi.org/10.1038/ncomms8615) Les données utilisées pour caractériser le transport maritime proviennent de l'évaluation globale des impacts cumulatifs sur les habitats et sont disponibles sur le [dépôt de données en ligne du NCEAS](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS). Deux sources de données ont été utilisées pour caractériser le transport maritime. La première source de données est collectée dans le cadre du programme de navires d'observation volontaires (VOS) de l'Organisation météorologique mondiale. Les navires participant au programme collectent des données météorologiques ainsi que le lieu d'observation dans le cadre d'un ensemble de données climatiques en haute mer. Les données couvrent 20 ans et couvrent chaque année 10 à 20 % des navires du monde entier. Les données utilisées couvraient la période de 2003 à 2011. La deuxième source de données provient du Système d'identification automatique (AIS), une initiative lancée en 2002 qui visait à améliorer la sécurité maritime en fournissant aux marins un trafic maritime en temps réel. En vertu de l'accord SOLAS (sauvegarde de la vie humaine en mer) de l'Organisation maritime internationale, tous les navires d'une jauge brute supérieure à 300 effectuant des voyages internationaux et ceux transportant des passagers doivent désormais être équipés d'émetteurs-récepteurs AIS (système d’identification automatique). Ces émetteurs-récepteurs utilisent la technologie du système de positionnement global pour localiser les navires toutes les 10 minutes. Les données utilisées s'échelonnent de novembre 2010 à décembre 2011. Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [***Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada***](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [**données complémentaires**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [***eDrivers***](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **RÉFÉRENCE :** - [Halpern, B., Frazier, M., Potapenko, J. et al. Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nat Commun 6, 7615 (2015). https://doi.org/10.1038/ncomms8615](https://doi.org/10.1038/ncomms8615) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Beauchesne, David; Blais, Marjolaine 2013-01-01 The data used to characterize hypoxia come from the Department of Fisheries and Oceans’ (DFO) Atlantic Zone Monitoring Program survey in late spring and fall of 2013 to 2017, as well as from DFO’s annual multispecies surveys for the northern Gulf in August and for the Magdalen Shallows in September. Oxygen concentration were measured at every station using an oxygen probe (Sea-Bird SBE43) mounted on a CTD. The probe is calibrated against seawater samples taken directly from the Niskin bottles at every cast and analyzed by Winkler titration. The data used is the last depth sampled on the CTD profile, which is typically ~10m above the bottom. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [additional data](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [eDrivers](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). Les données utilisées pour caractériser l'hypoxie proviennent de l'enquête menée par le ministère des Pêches et des Océans du Canada (MPO) dans le cadre du Programme de surveillance de la zone Atlantique à la fin du printemps et à l'automne de 2013 à 2017, ainsi que des relevés plurispécifiques annuels du MPO pour le nord du golfe (en août) et pour les bas-fonds de la Madeleine (en septembre). La concentration en oxygène a été mesurée à chaque station à l'aide d'une sonde à oxygène (Sea-Bird SBE43) montée sur un CTD. La sonde est étalonnée par rapport à des échantillons d'eau de mer prélevés directement dans les bouteilles Niskin à chaque mouillage et analysés par la méthode Winkler. Les données utilisées correspondent à la dernière profondeur échantillonnée sur le profil CTD, qui se situe généralement à environ 10 m au-dessus du fond. Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [données complémentaires](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [*eDrivers*](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Beauchesne, David 1990-01-01 As aquaculture sites are managed at the provincial level in the St. Lawrence, data on aquaculture sites come from various source. Invertebrates aquaculture is especially important in the southern and western Gulf. Fish and algae aquaculture, on the other hand, remains marginal. Considering this, we only included invertebrates aquaculture for the aquaculture driver layer. Aquaculture activities are highly localized and potential effects do not or rarely extend beyond the location of the farms. We therefore only considered the location of sites to characterize the distribution of this driver. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [additional data](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [eDrivers](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **DATA SOURCE:** - [AAF (2016). Marine Aquaculture Site Mapping Program (MASMP). Department of Agriculture, Aquaculture and Fisheries (AAF), Government of New-Brunswick, New-Brunswick, Canada](https://www2.gnb.ca/content/gnb/en/departments/10/aquaculture/content/masmp.html) - [DFO 2016a). Prince Edward Island Aquaculture Leases. Aquaculture Division. Department of Fisheries and Oceans Canada (DFO). Prince-Edward-Island, Canada.](https://www.arcgis.com/home/item.html?id=16aa8830c7084a8a92ce066b525978b4) - [FA (2016). Aquaculture Site Mapping Tool. Department of Fisheries and Aquaculture (FA), Department of Agriculture, Government of Nova-Scotia. Nova-Scotia, Canada.](https://novascotia.ca/fish/aquaculture/site-mapping-tool/) - FFA (2016). Description of aquaculture sites in Newfoundland. Department of Fisheries, Forestry and Agrifoods (FFA), Government of Newfoundland and Labrador. Newfoundland, Canada. Department of Fisheries, Forestry and Agrifoods. - MAPAQ (2016). Description des sites maricoles de la province de Québec. Sous-ministériat aux pêches et à l’aquaculture commerciales, Direction régionale des Îles-de-la-Madeleine. Ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation du Québec (MAPAQ). Québec, Canada. Ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation du Québec. Comme les sites aquacoles sont gérés au niveau provincial dans le Saint-Laurent, les données sur les sites aquacoles proviennent de diverses sources. L'aquaculture des invertébrés est particulièrement importante dans le sud et l'ouest du golfe. L'aquaculture de poissons et d'algues reste en revanche marginale. Compte tenu de cela, nous n'avons inclus que l'aquaculture d'invertébrés pour la couche pilote de l'aquaculture. Les activités aquacoles sont très localisées et les effets potentiels ne s'étendent pas, ou rarement, au-delà de l'emplacement des fermes. Nous avons donc considéré uniquement la localisation des sites pour caractériser la répartition de ce facteur environnemental. Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [données complémentaires](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [*eDrivers*](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **SOURCE DE DONNÉES :** - [AAF (2016). Marine Aquaculture Site Mapping Program (MASMP). Department of Agriculture, Aquaculture and Fisheries (AAF), Government of New-Brunswick, New-Brunswick, Canada](https://www2.gnb.ca/content/gnb/en/departments/10/aquaculture/content/masmp.html) - [DFO 2016a). Prince Edward Island Aquaculture Leases. Aquaculture Division. Department of Fisheries and Oceans Canada (DFO). Prince-Edward-Island, Canada.](https://www.arcgis.com/home/item.html?id=16aa8830c7084a8a92ce066b525978b4) - [FA (2016). Aquaculture Site Mapping Tool. Department of Fisheries and Aquaculture (FA), Department of Agriculture, Government of Nova-Scotia. Nova-Scotia, Canada.](https://novascotia.ca/fish/aquaculture/site-mapping-tool/) - FFA (2016). Description of aquaculture sites in Newfoundland. Department of Fisheries, Forestry and Agrifoods (FFA), Government of Newfoundland and Labrador. Newfoundland, Canada. Department of Fisheries, Forestry and Agrifoods. - MAPAQ (2016). Description des sites maricoles de la province de Québec. Sous-ministériat aux pêches et à l’aquaculture commerciales, Direction régionale des Îles-de-la-Madeleine. Ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation du Québec (MAPAQ). Québec, Canada. Ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation du Québec. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Beauchesne, David; Galbraith, Peter 2022-03-11 The data used to characterize surface-water temperature anomalies come from the Department of Fisheries and Oceans’ (DFO) Atlantic Zone Monitoring Program. The surface-water layer is characterized using sea surface-water temperature (SST) monthly composites from Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) satellite images obtained from the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) and European Organization for the Exploitation of Meteorological Satellites (EUMETSAT). Images used are from DFO’s Maurice Lamontagne Institute at a 1 km resolution from 1985-2013 and from DFO’s Bedford Institute of Oceanography (BIO) Operational Remote Sensing group at a 1.5 km resolution since 2014. Monthly anomalies were constructed as the difference between monthly averages and the 1985-2010 climatological mean for each month. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [additional data](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [eDrivers](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **REFERENCE:** - [Physical Oceanographic Conditions in the Gulf of St. Lawrence during 2017](https://publications.gc.ca/collections/collection_2019/mpo-dfo/fs70-5/Fs70-5-2018-050-eng.pdf) Les données utilisées pour caractériser les anomalies de température des eaux de surface proviennent du Programme de surveillance de la zone Atlantique du ministère des Pêches et des Océans du Canada (MPO). La couche d'eau de surface est caractérisée à l'aide de composites mensuels de température de l'eau de surface de la mer (SST) produits à partir d'images satellite AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) obtenues auprès de la *National Oceanic and Atmospheric Administration* (NOAA) et de l'Organisation européenne pour l'exploitation de satellites météorologiques (EUMETSAT). Les images utilisées proviennent de l'Institut Maurice-Lamontagne du MPO à une résolution de 1 km de 1985 à 2013 et du groupe de télédétection opérationnelle de l'Institut océanographique de Bedford (BIO) du MPO à une résolution de 1,5 km depuis 2014. Les anomalies mensuelles ont été construites comme la différence entre les moyennes mensuelles et la moyenne climatologique 1985-2010 pour chaque mois. Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [*Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada*](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [données complémentaires](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [*eDrivers*](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **RÉFÉRENCE :** - [Conditions océanographiques physiques dans le golfe du Saint-Laurent en 2017](https://publications.gc.ca/collections/collection_2019/mpo-dfo/fs70-5/Fs70-5-2018-050-fra.pdf) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Beauchesne, David; Galbraith, Peter 2022-03-11 The data used to characterize bottom-water temperature anomalies come from the Department of Fisheries and Oceans’ (DFO) Atlantic Zone Monitoring Program. Bottom-water temperatures are interpolated in the Gulf using conductivity-temperature depth (CTD) sampling performed annually through DFO’s multispecies surveys for the northern Gulf in August and for the Magdalen Shallows in September. Using this sampling survey, temperatures are horizontally interpolated at each 1 m depth layer on a 2 km resolution grid. Bottom-water temperatures are then extracted by using a bathymetry layer from the Canadian Hydrographic Survey and selecting the interpolated temperature from the layer corresponding to the bottom depth at each grid point. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [additional data](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [eDrivers](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **REFERENCE:** - [Physical Oceanographic Conditions in the Gulf of St. Lawrence during 2017](https://publications.gc.ca/collections/collection_2019/mpo-dfo/fs70-5/Fs70-5-2018-050-eng.pdf) Les données utilisées pour caractériser les anomalies de température des eaux de fond proviennent du Programme de surveillance de la zone Atlantique du ministère des Pêches et des Océans du Canada (MPO). Les températures des eaux de fond sont interpolées dans le golfe du Saint-Laurent à l'aide d'un échantillonnage conductivité-température-profondeur (CTD) effectué annuellement dans le cadre des relevés multispécifiques du MPO pour le nord du golfe en août et pour les plateaux madeliniens en septembre. À l'aide de ce relevé d'échantillonnage, les températures sont interpolées horizontalement à chaque couche de 1 m de profondeur sur une grille de résolution de 2 km. Les températures de l'eau du fond sont ensuite extraites en utilisant une couche bathymétrique du Levé hydrographique du Canada et en sélectionnant la température interpolée à partir de la couche correspondant à la profondeur du fond à chaque point de la grille Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [*Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada*](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [données complémentaires](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [*eDrivers*](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **RÉFÉRENCE :** - [Conditions océanographiques physiques dans le golfe du Saint-Laurent en 2017](https://publications.gc.ca/collections/collection_2019/mpo-dfo/fs70-5/Fs70-5-2018-050-fra.pdf) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Beauchesne, David; Starr, Michel 2017-08-01 Oceans are the largest reservoirs and sinks of atmospheric carbon dioxide (CO2). Its uptake increases seawater acidity and lowers the saturation state of waters with respect to calcite (ΩC) and aragonite (ΩA), the two most common CaCO3 polymorphs that constitute the shells and skeletons of many marine organisms. Ocean acidification can have deleterious effects on carbonate-secreting organisms (e.g. mollusks and crustaceans) and certain physiological processes in non-calcifying organisms. As part of the *eDrivers* project, we used ΩA to characterize ocean acidification in the bottom waters of the St. Lawrence. The data come from the Department of Fisheries and Oceans’ (DFO) Atlantic Zone Monitoring Program surveys and DFO’s multispecies surveys collected in August-September of 2017. ΩA, pH, and dissolved oxygen (O2) were measured at 117 stations in the Estuary and Gulf of St. Lawrence in the summer of 2018. The majority of sampling stations were located in the Southern Gulf (n = 84), the Estuary and Northern Gulf (n = 33). It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [additional data](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [eDrivers](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). Les océans sont les plus grands réservoirs et puits de dioxyde de carbone (CO2) atmosphérique. Son absorption augmente l'acidité de l'eau de mer et abaisse l'état de saturation des eaux par rapport à la calcite (ΩC) et à l'aragonite (ΩA), les deux polymorphes de CaCO3 les plus courants qui constituent les coquilles et les squelettes de nombreux organismes marins. L'acidification des océans peut avoir des effets délétères sur les organismes sécrétant des carbonates (par exemple les mollusques et les crustacés) et sur certains processus physiologiques chez les organismes non calcifiants. Dans le cadre du projet ***eDrivers***, nous avons utilisé ΩA pour caractériser l'acidification des océans dans les eaux de fond du Saint-Laurent. Les données proviennent des relevés du programme de surveillance de la zone Atlantique du ministère des Pêches et des Océans du Canada (MPO) et des relevés multispécifiques du MPO collectés en août-septembre 2017. Le ΩA, le pH et l'oxygène dissous (O2) ont été mesurés dans 117 stations de l'estuaire et du golfe du Saint-Laurent au cours de l'été 2018. La majorité des stations d'échantillonnage étaient situées dans le sud du golfe (n = 84), dans l'estuaire et dans le nord du golfe (n = 33). Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [données complémentaires](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [*eDrivers*](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Beauchesne, David; Halpern, Benjamin S. 2007-01-01 The data used to characterize organic pollution come from the global cumulative impacts assessment on habitats and available on the [NCEAS online data repository](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS). Annual pesticide use in tonnes (t) was used as a proxy of organic pollution. The data used came from the FAO and gaps in data were modeled using a linear regression between pesticides and fertilizers or agricultural GDP. Dasymetric maps were then used to distribute fertilizer data over the landscape using 2009 data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) at ~500 m resolution and aggregated to watersheds. Diffusive plume models from each watershed pourpoint (e.g. river mouths) were then used to model the distribution and intensity of organic pollution in coastal and marine environments. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [**Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [**additional data**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [**eDrivers**](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **REFERENCE:** - [Halpern, B., Frazier, M., Potapenko, J. et al. Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nat Commun 6, 7615 (2015). https://doi.org/10.1038/ncomms8615](https://doi.org/10.1038/ncomms8615) Les données utilisées pour caractériser la pollution organique proviennent de l'évaluation globale des impacts cumulatifs sur les habitats et sont disponibles sur le [dépôt de données en ligne du NCEAS](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS). L'utilisation annuelle de pesticides en tonnes (t) a été utilisée comme indicateur de la pollution organique. Les données utilisées provenaient de la FAO et les lacunes dans les données ont été modélisées à l'aide d'une régression linéaire entre les pesticides et les engrais ou le PIB agricole. Des cartes dasymétriques ont ensuite été utilisées pour distribuer les données sur les engrais dans le paysage à l'aide des données de 2009 du spectroradiomètre imageur à résolution modérée (MODIS), à une résolution d'environ 500 m et agrégées aux bassins versants. Des modèles de panaches diffusifs pour chaque point d'écoulement des bassins versants (par exemple, embouchures de rivières) ont ensuite été utilisés pour modéliser la distribution et l'intensité de la pollution organique dans les environnements côtiers et marins. Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [***Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada***](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [**données complémentaires**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [***eDrivers***](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **RÉFÉRENCE :** - [Halpern, B., Frazier, M., Potapenko, J. et al. Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nat Commun 6, 7615 (2015). https://doi.org/10.1038/ncomms8615](https://doi.org/10.1038/ncomms8615) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Beauchesne, David; Halpern, Benjamin S. 2003-01-01 The data used to characterize marine pollution risk come from the global cumulative impacts assessment on habitats and available on the [NCEAS online data repository](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS). Marine pollution was considered to be mainly driver by the shipping industry. As such, the driver layer was constructed by combining the shipping (i.e. shipping lanes) and invasive species (i.e. cargo volume) layers. It is possible to consult the scientific report of the **eDrivers** project: [**Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) and the [**additional data**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). It is possible to consult the application [**eDrivers**](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **REFERENCE:** - [Halpern, B., Frazier, M., Potapenko, J. et al. Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nat Commun 6, 7615 (2015). https://doi.org/10.1038/ncomms8615](https://doi.org/10.1038/ncomms8615) Les données utilisées pour caractériser le risque de pollution marine proviennent de l'évaluation globale des impacts cumulatifs sur les habitats et sont disponibles sur le [dépôt de données en ligne du NCEAS](https://knb.ecoinformatics.org/view/doi:10.5063/F1S180FS). La pollution marine était considérée comme étant principalement due à l'industrie du transport maritime. Ainsi, la couche conductrice a été construite en combinant les couches de navigation (c'est-à-dire les voies de navigation) et les couches relatives aux espèces envahissantes (c'est-à-dire le volume de la cargaison). Il est possible de consulter le rapport scientifique du projet ***eDrivers*** : [***Characterizing Exposure to and Sharing Knowledge of Drivers of Environmental Change in the St. Lawrence System in Canada***](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full) et les [**données complémentaires**](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2020.00383/full#supplementary-material). Il est possible de consulter l'application [***eDrivers***](https://catalogue.ogsl.ca/dataset/ca-cioos_7c51ad5f-c2a9-4f4a-a78c-0b652e630825). **RÉFÉRENCE :** - [Halpern, B., Frazier, M., Potapenko, J. et al. Spatial and temporal changes in cumulative human impacts on the world’s ocean. Nat Commun 6, 7615 (2015). https://doi.org/10.1038/ncomms8615](https://doi.org/10.1038/ncomms8615) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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