L’usage de la télédétection pour l’évaluation économique des écosystèmes marins : application à l’aire marine protégée de Tristão en Guinée
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente la méthode et les résultats du travail de modélisation de télédétection réalisé dans le cadre du programme EVA visant à estimer la valeur économique et sociale des écosystèmes marins des Aires Marines Protégées (AMP) de l’Afrique de l’Ouest. La télédétection est réalisée par un procédé original et complexe basé sur une méthode combinée de classifications non supervisées et d’analyses en composantes principales. Elle permet une reconnaissance des différents écosystèmes marins et côtiers ainsi qu’une évaluation de leur état de santé, deux informations indispensables pour mener à bien le travail d’évaluation économique des écosystèmes. D’un point de vue pratique, la modélisation exposée dans cet article est particulièrement recommandée lorsque les données spatiales sur les écosystèmes marins et côtiers font défaut ou que l’accès au site est très difficile ou très coûteux. En outre, ce travail de modélisation permet de mener à bien une identification rapide des zones d’action prioritaires pour la mise en place de mesure de conservation des écosystèmes de l’AMP.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».