Effectivité juridique des instruments de protection des espaces naturels appliquée aux projets routiers en France
Notice bibliographique
Résumé
Certaines modifications majeures des milieux naturels sont liées à la construction et à l’utilisation des routes. Ainsi, en France, malgré les engagements juridiques, chaque année des espaces naturels sont transformés. Quarante-trois instruments juridiques de protection des espaces naturels et évaluations environnementales ont été identifiés et classés selon la hiérarchie des normes françaises. Une classification complète et synthétique de ces instruments nationaux, européens et internationaux est présentée. Ceci met en lumière la structure complexe de l’ensemble du système de protection, souvent contradictoire ou redondante. L’effectivité de l’ensemble du système juridique de protection des espaces naturels vis-à-vis des projets routiers est analysée sur la base de textes officiels et de la jurisprudence. Le plus effectif et pertinent des instruments est le réseau Natura 2000, cependant son applicabilité est limitée au regard des exigences communautaires. Les instruments nationaux sont généralement juridiquement ineffectifs. Parmi les espaces naturels, la forêt est la mieux protégée. Malgré l’effectivité de la protection offerte par quelques instruments, ils n’ont pas réussi à enrayer le déclin de la biodiversité. La sanctuarisation de ces espaces naturels est nécessaire, mais ne peut être qu’une mesure d’urgence. L’application du concept de trames vertes et bleues de la loi Grenelle II permettrait de compenser les déficiences de conservation si elle se basait sur des obligations coercitives. Les évaluations environnementales ont une portée décevante et elles interviennent relativement tard dans le processus de décision. Ces instruments prennent encore peu en compte la notion d’écosystème. Ceci peut s’expliquer par l’absence d’outil d’évaluation quantitative des impacts des projets au stade opportunité.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».