Pour soutenir la surveillance des principales espèces de macroalgues et non indigènes en Nouvelle-Écosse et au Nouveau-Brunswick, on a conçu et testé cinq essais de PCR quantitative (qPCR) et sur 111 sites en 2022-2023, ciblant les espèces de macroalgues non indigènes suivantes : Antithamnion sparsum, Bonnemaisonia hamifera, Codium fragile, Dasysiphonia japonica et Fucus serratus. Tous les essais ont été élaborés en 2022 par le Center for Environmental Genomics Applications (CEGA, à Terre-Neuve, au Canada), à l’exception de l’essai pour Antithamnion sparsum, pour lequel un essai a été élaboré en 2023 par le Laboratoire de biotechnologie aquatique (LBA) de l’Institut océanographique de Bedford. Toutes les amplifications ont été effectuées par le LBA en 2022-2023. Le test mis au point pour Fucus serratus s’est avéré par la suite non spécifique et amplifie à la fois F. serratus et Fucus distichus.Citer ces données comme: Krumhansl K, Brooks C, Lowen B, DiBacco C, (2025). Quantitative PCR (qPCR) of Key Macroalgal Non-Indigenous Species in Nova Scotia and New Brunswick Waters. Version 1.5. Fisheries and Oceans Canada. Samplingevent dataset. https://ipt.iobis.org/obiscanada/resource?r=quantitative_qpcr_macroalgal_nonindigenous_species_novascotia_newbrunswick_2022_2023&v=1.5Pour plus d'informations, voir:LeBlanc F., Belliveau V., Watson E., Coomber C., Simard N., DiBacco C., Bernier R., Gagné N. 2020. Environment DNA (eDNA) detection of marine aquatic invasive species (AIS) in Eastern Canada using a targeted species-specific qPCR approach. Management of Biological Invasions 11(2):201-217Krumhansl K.A., Brooks C.M., Lowen B., O’Brien J., Wong M., DiBacco C. Loss, resilience and recovery of kelp forests in a region of rapid ocean warming. Annals of Botany 2024 Mar 8; 133(1):73-92Brooks C.M., Krumhansl K.A. 2023. First record of the Asian Antithamnion sparsum Tokida, 1932 (Ceramiales, Rhodophyta) in Nova Scotia, Canada. BioInvasions Records 12(3):745-725.

### #Leading Groupe pour la région de Cariboo (groupe de pins ou de sapins). #### 1. IDF - Groupe Fir : comprend tous les polygones forestiers du NDT 4 (zones biogéoclimatiques IDF et BG) qui répondent à l'un des critères suivants : *a) sapin de Douglas (Fd ou Fdi) en tête ou pin ponderosa en tête ; *b) Pin tordu en tête, et sapin de Douglas (Fd ou Fdi) ou pin ponderosa à plus de 15 % dans n'importe quelle couche d'inventaire ; *c) Trembling Aspen en tête, et plus de 15 % de sapin de Douglas (Fd ou Fdi) ou de pin ponderosa, quelle que soit la couche d'inventaire, et moins de 6 % d'épicéa, de cèdre rouge, de peuplier et de bouleau, quelle que soit la couche d'inventaire ; *d) Aucune information sur les espèces dans les données d'inventaire (généralement NSR) peuplements) et groupe de types d'inventaire pour le peuplement antérieur à la récolte ou le peuplement actuel = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 29 ou 32 Ces groupes de types d'inventaire correspondent aux compositions d'espèces suivantes F, FC, FCy, FH, FS, FPl, Fpy, FL, FDecid, PLF et Py. Si le type d'inventaire group=0 et que le type d'inventaire avant récolte n'est pas disponible, classez le polygone dans le groupe Pine. 2. Groupe IDF-PL : inclut tous les polygones forestiers du NDT 4 (zones biogéoclimatiques IDF et BG) qui ne répondent pas à la définition ci-dessus pour le groupe IDF-FIR.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Données des instruments amarrés, y compris la vitesse du courant, la température, la salinité, l’oxygène, la fluorescence, la transmissivité, la turbidité, la capture des particules de carbone, d’azote et de silicium. Comprend également les données des pièges à sédiments. Ces données ont été recueillies par des chercheurs de l'Institut des sciences de la mer (ISM) de Sidney, en C.-B., à partir d'emplacements dans le Pacifique Nord.Les liens de données ci-dessous ne sont que des échantillons représentatifs de toute la collection. Si vous désirez des données, veuillez envoyer votre requête auprès du contact de données.

Données des instruments amarrés, y compris la vitesse du courant, la température, la salinité, l’oxygène, la fluorescence, la transmissivité, la turbidité, la capture des particules de carbone, d’azote et de silicium. Comprennent également des données recueillies dans les pièges à sédiments ainsi que des données sur la dérive des glaces et le tirant d'eau glaciel.Ces données ont été recueillies par des chercheurs de l'Institut des sciences de la mer (ISM) de Sidney, en C.-B., à partir d'emplacements allant du Pacifique Nord et de la mer de Beaufort, en suivant tout l'archipel Arctique canadien jusqu'à la baie de Baffin.

Carte du nombre d’individus (15 ans et plus) au chômage au sein des communautés de langue officielle en situation minoritaire, qui, pendant la semaine du dimanche 1er mai au samedi 7 mai 2016, étaient sans emploi salarié ou sans travail à leur compte, étaient prêtes à travailler et : a) avaient activement cherché un emploi salarié au cours des quatre semaines précédentes; ou b) avaient été mises à pied temporairement et prévoyaient reprendre leur emploi; ou c) avaient pris des arrangements définis en vue de se présenter à un nouvel emploi dans les quatre semaines suivantes. Les données utilisées sont basées sur le Recensement du Canada de 2016, échantillon de 25%, l'univers est la population de 15 ans et plus.

Changements causés par les feux de forêt de 1985-2022, avec indication de l'année où le plus de perturbations dues aux feux de forêt ont été détectées. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les informations recueillies représentent 38 années de feux de forêt au Canada et sont calculées 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 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada. Si vous utilisez ces données, prière d'en citer la source 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. https://doi.org/10.1080/17538947.2016.1187673 (Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci-dessous pour un aperçu du traitement des données, du calcul des mesures, de la détermination des causes des changements et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données.Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 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. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.11.005 (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 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. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.09.004. (Hermosilla et al. 2015b).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2017. Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 63, 104-111. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.013 (Hermosilla et al. 2017).

Pour évaluer la répartition actuelle des lits de varech et d’autres macroalgues en Nouvelle-Écosse et dans le sud-ouest du Nouveau-Brunswick, on a effectué des relevés subtidaux par caméra lestée à 140 sites de 2022 à 2023. Pour chaque site, on a remorqué une caméra GoPro HERO 10 le long d’une isobathe profonde (de 7 à 12 m) et peu profonde (de 3 à 5 m) jusqu’à ce que l’on acquiert 20 images par profondeur. Dans la mesure du possible, on a identifié les espèces sur les photos, avec une attention particulière aux varechs (définis ici comme les ordres Laminariales et les Tilopteridales) et aux fucoïdes (ordre Fucales). Les algues qui forment une croûte n’ont pas été comptées. On a calculé le pourcentage de couverture à l’aide d’une grille de 10x10 points superposée sur chaque image et en enregistrant le type de couverture dominant à chaque point. La profondeur (en mètres) de chaque photo après correction de la hauteur de la marée varie de ~0,5 m à ~12 m. On a corrigé les profondeurs en fonction du zéro des cartes (marée astronomique minimale) à l’aide des prévisions de marée de la station de marée la plus proche, tirées de marees.gc.ca/fr. L’échantillonnage a été effectué entre juillet et octobre.Citer ces données comme: Krumhansl K, Brooks C, Lowen B, DiBacco C, (2025). Camera Surveys of the Subtidal Flora of Nova Scotia and Southwest New Brunswick 2022-2023. Version 1.7. Fisheries and Oceans Canada. Samplingevent dataset. https://ipt.iobis.org/obiscanada/resource?r=camera_surveys_of_the_subtidal_flora_of_nova_scotia_2022-2023&v=1.7Pour plus d'informations, voir:Krumhansl K.A., Brooks C.M., Lowen B., O’Brien J., Wong M., DiBacco C. Loss, resilience and recovery of kelp forests in a region of rapid ocean warming. Annals of Botany 2024 Mar 8; 133(1):73-92. Brooks C.M., Krumhansl K.A. 2023. First record of the Asian Antithamnion sparsum Tokida, 1932 (Ceramiales, Rhodophyta) in Nova Scotia, Canada. BioInvasions Records 12(3):745-725.

Carte de la proportion d’individus (15 ans et plus) membres de communautés de langue officielle en situation minoritaire qui, pendant la semaine du dimanche 1er mai au samedi 7 mai 2016, étaient sans emploi salarié ou sans travail à leur compte, étaient prêtes à travailler et : a) avaient activement cherché un emploi salarié au cours des quatre semaines précédentes; ou b) avaient été mises à pied temporairement et prévoyaient reprendre leur emploi; ou c) avaient pris des arrangements définis en vue de se présenter à un nouvel emploi dans les quatre semaines suivantes. Les données utilisées sont basées sur le Recensement du Canada de 2016, échantillon de 25%, l'univers est la population de 15 ans et plus.

Changements causés par les récolte forestière de 1985 à 2022, avec indication de l'année où le plus de perturbations dues aux récolte forestière ont été détectées. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les informations recueillies représentent 38 années de récolte forestière au Canada et sont calculées 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 récolte forestière de 1985 à 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada.Si vous utilisez ces données, prière d'en citer la source 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. https://doi.org/10.1080/17538947.2016.1187673 ( Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci-dessous pour un aperçu du traitement des données, du calcul des mesures, de la détermination des causes des changements et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données. Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 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. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.11.005 ( Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 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. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.09.004 ( Hermosilla et al. 2015b).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2017. Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 63, 104-111. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.013 (Hermosilla et al. 2017).

Les zones spéciales de gestion font partie d'un réseau de terres protégées en Saskatchewan. L'ensemble de données suivant définit avec précision les zones terrestres de la SMA en Saskatchewan qui présentent divers niveaux de restrictions de développement.Le ministre de l'Environnement souhaite identifier des « zones de gestion spéciales » à gérer aux fins suivantes : a) la protection, l'amélioration ou la restauration des écosystèmes naturels, de l'habitat faunique ou de l'habitat d'espèces végétales ou animales rares, menacées ou en voie de disparition ; b) la conservation des caractéristiques botaniques, zoologiques, morphologiques et archéologiques historiques importantes du territoire ; c) la conservation de la qualité du sol, de l'air et de l'eau ; et la possibilité de mener des recherches et des études scientifiques liées à la santé écologique des la région.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**