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Enregistrement W2023070740 · doi:10.4000/vertigo.12570

Unités Paysagères et services écosystémiques, l’exemple des récifs coralliens

2012· article· fr· W2023070740 sur OpenAlexvenueno aff
Gilbert David, Émilie Mirault, Gwenaëlle Pennober, Christophe Révillion

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les services écosystémiques sont une manière récente de voir le monde sous le prisme de l’économie. Facilitant l’intégration de l’environnement dans la décision publique, ils font l’objet d’une demande grandissante. Les récifs coralliens n’échappent pas à cette évolution. L’évaluation économique des services écosystémiques qu’ils génèrent se fait sous la forme d’une valeur économique totale, qu’on applique à l’ensemble d’un récif donné, considéré comme un capital naturel, sans tenir compte de son hétérogénéité en matière de géomorphologie, d’habitats, de biocénoses et d’usages. Cette isotropie fonctionnelle du capital naturel récif, perçu comme une boîte noire, constitue une puissante contrainte pour intégrer l’évaluation des services écosystémiques qu’il génère à la gouvernance locale. La solution consiste à croiser cette conception économique à une conception géographique considérant le récif comme un paysage, composé d’espaces ressources générant des services écosystémiques spécifiques. Mais cette vision pluridisciplinaire se heurte à la financiarisation grandissante de l’évaluation économique des services écosystémiques. Cette évolution ne peut conduire qu’à une impasse, car elle consacre le découplage entre l’écosystème et sa valeur. Il est donc urgent de mieux intégrer le paysage dans l’évaluation des services écosystémiques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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