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Enregistrement W2042226064 · doi:10.4000/vertigo.14645

Répartition de la biodiversité en France métropolitaine : une synthèse des Atlas faunistiques

2014· article· fr· W2042226064 sur OpenAlexvenueno aff
Isabelle Witté, Julien Touroult

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyForestryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les atlas de répartition constituent une source de bonne qualité concernant la présence d’espèces selon un maillage géographique régulier. Utilisée généralement pour décrire la répartition des espèces, cette information a rarement été rassemblée dans une étude intergroupe pour tenter de représenter la biodiversité française dans son ensemble. Cet article amorce un travail de valorisation des données issues d’atlas faunistiques consacrés au territoire français. Sept atlas publiés, couvrant au total 507 espèces de vertébrés continentaux et 425 insectes, ont été analysés. Différents indicateurs sont calculés pour chaque maille géographique pour mettre en avant les « hotspots » de biodiversité : la richesse spécifique, la richesse en espèces rares, la rareté relative et un indice de contribution à la biodiversité calculé par optimisation spatiale (logiciel Marxan). De grands ensembles zoogéographiques sont définis par des méthodes d’ordination et de classification. Dix-sept cartes synthétiques illustrent les grands patrons de répartition de la biodiversité française. L’étude est essentiellement descriptive et ne propose qu’une interprétation écologique limitée. La pertinence des différents indices, la représentativité taxonomique et les utilisations de ces cartes dans une perspective appliquée à la conservation et à l’information du public sont discutées.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0160,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,225 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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