L’ensemble de données regroupe les données sur l’abondance du pétoncle géant (Placopecten magellanicus) de taille commerciale (hauteur de coquille ≥ 80 mm) recueillies lors du relevé côtier ciblant le pétoncle mené dans la baie de Fundy de 2011 à 2023. Les données ont été regroupées en catégories représentant différentes plages de hauteur de coquille de 5 mm, et calculées au prorata pour un trait d’une longueur de 800 m et une drague d’une largeur de 17,5 pieds (5,334 m) (c.-à-d. une zone balayée d’une superficie de 4 267 m2). Les pétoncles ont été recueillis à l’aide de dragues non doublées. Chaque ligne représente un trait et contient des renseignements comme la date du trait, le nom de l’expédition, le type d’engin utilisé, les coordonnées géographiques (en degrés décimaux, WGS84) et la zone de production de pétoncles où le trait a été effectué. Les protocoles de relevé sont documentés dans le rapport de Glass (2017). L’ensemble de données contient des données sur les traits effectués lors d’un relevé comparatif mené en 2012 (Smith et al. 2013). Il contient aussi des données tirées de la publication de Hebert et al. (2025).RéférencesGlass, A. 2017. Maritimes Region Inshore Scallop Assessment Survey: Detailed Technical Description. Can. Tech. Rep. Fish. Aquat. Sci. 3231: v + 32 p.Hebert, N, Sameoto, J.A., Keith, D.M., Murphy, O.A., Brown, C.J., Flemming, J. 2025. Interannual variability in the length–weight relationship can disrupt the abundance–biomass correlation of sea scallop (Placopecten magellanicus). ICES. J. Mar. Sci.Smith, S.J., Glass, A., Sameoto. J., Hubley, B., Reeves, A., and Nasmith, L. 2013. Comparative survey between Digby and Miracle drag gear for scallop surveys in the Bay of Fundy. DFO Can. Sci. Advis. Sec. Res. Doc. 2012/161. iv + 20 p.Citer ces données comme suit: Sameoto, J. A. Données de: Données sur l’abondance du pétoncle géant de taille commerciale dans la baie de Fundy. Date de publication: Décembre 2025. Division des sciences de l'écologie des populations, Pêches et Océans Canada, Dartmouth (Nouvelle-Écosse). https://open.canada.ca/data/en/dataset/ecc09d98-56ed-4a27-ad62-5c3714a1d9b4

Courbes de niveau d'une équidistance de 1 m dérivées d'un relevé lidar réalisé en 2015.Attributs :ID - Identifiant uniqueSOUSTYPE - Courbe de niveau maîtresse (1) ou secondaire (2)COTE - Valeur d'élévation (m)Le produit Modèle numérique d'élévation de haute résolution (MNEHR) est disponible sur le site Web du Gouvernement ouvert.

Feu de Forêt Année/dNBR 1985-2015Ampleur des changements dans les feux de forêt de 1985 à 2015 Ampleur du changement spectral pour les feux de forêt qui se sont produits de 1985 à 2015. La valeur de l'ampleur du changement est exprimée par la différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), qui est calculée comme la variation entre les valeurs spectrales avant et après le feu à l'origine du changement. Le jeu de données est constitué de trois couches : 1) masque binaire des feux de forêt, 2) année où le plus de perturbation due aux feux de forêt a été détectée et 3) différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), transformée en une valeur de 0 à 200 pour un stockage efficace des données. La valeur réelle de la dNBR se calcule comme suit : dNBR = valeur / 100. Plus la dNBR est élevée, plus le feu a été intense. Le jeu de données représente 30 années de feux de forêt au Canada et est calculé de manière entièrement automatisée à partir d'une source unique de données spatiales explicites recueillies de façon constante. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les feux de forêt de 1985 à 2015 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada.Si vous utilisez ces données, veuillez les citer comme suit : Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G.W. Hobart, L.B. Campbell, 2016. Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth 9(11), 1035-1054. (Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci'dessous pour un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques utilisées, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données.Hermosilla, T., Wulder, M. A., White, J. C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234. (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132. (Hermosilla et al., 2015b). (Hermosilla et al. 2015b).

Détermine l'emplacement des titres de charbon dans la province de la Colombie-Britannique. Il est établi en vertu du règlement sur les réseaux de pétrole et de gaz naturel. Il est défini par un ensemble de coordonnées UTM qui se rapprochent des positions de latitude et de longitude du NAD 27. Les feuilles de carte constituent l'élément le plus grossier de la grille et représentent environ 1:250 000 feuilles de carte NTS. PAR EXEMPLE 093A** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Cet ensemble de données de données géospatiales contient les limites géographiques des 34 circonscriptions sanitaires de l’Ontario fondées sur le fichier des limites administratives des régions socio-sanitaires de Statistique Canada (2018). Une circonscription sanitaire est le territoire sur lequel un conseil de santé exerce ses compétences. Les circonscriptions sanitaires de l’Ontario sont décrites dans le Règlement 553 (Règlements refondus de l'Ontario), en vertu de la Loi sur la protection et la promotion de la santé L.R.O. 1990, et du Règl. de l’Ont. 64/05.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie. Les valeurs françaises pour le titre et la description du jeu de données proviennent de la province de l’Ontario alors que celles des mots-clés et des noms des ressources sont le résultat d'une traduction automatique (Amazon Translate) **

La Carte de base du Canada - Élévation (CBCE) consiste en un relief ombré léger à utiliser comme arrière plan pour les applications cartographiques. La projection conique conforme de Lambert (ESPG : 3978) ne couvre que les étendues du Canada.

Grille d'index pour les cartes à l'échelle NTS 1:250 000** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Détermine l'emplacement des titres de charbon dans la province de la Colombie-Britannique. Il est établi en vertu du règlement sur les réseaux de pétrole et de gaz naturel. Il est défini par un ensemble de coordonnées UTM qui se rapprochent des positions de latitude et de longitude du NAD 27. Les groupes constituent le deuxième niveau le plus grossier du réseau de charbon et constituent des feuilles de cartes NTS d'environ 1:50 000. PAR EXEMPLE 103J08** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Principaux bâtiments et services municipaux.Attributs :ID - Identifiant uniqueSOUSTYPE - Sous-type d'élémentNOM - Nom du bâtiment ou du service

Ce jeu de données fournit des prévisions de niveaux de retour sur 30 ans, 50 ans et 100 ans pour les ports de la Colombie-Britannique d’ici 2050 et 2100 dans le cadre d’un scénario à fortes émissions (SSP585), par rapport au niveau moyen de la mer sur la période 1993-2020. Les niveaux de retour sont une combinaison de l’estimation actuelle des niveaux de mer extrêmes et de la projection de l’élévation du niveau moyen de la mer. Les niveaux de mer extrêmes actuels sont dérivés des niveaux horaires de la mer côtière pour la période de 1993 à 2020, simulés à l’aide d’un modèle à haute résolution de l’océan Pacifique Nord-Est (NEPOM). L’élévation prévue du niveau moyen de la mer est dérivée des données relatives à l’élévation moyenne régionale du niveau de la mer figurant dans le 6e rapport d'évaluation du GIEC (SSP585), ajustées pour tenir compte du mouvement terrestre vertical local.