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Enregistrement W2191206082 · doi:10.4000/vertigo.16620

Prendre les espaces de temps pour maîtriser les impacts diffus générés par les grandes infrastructures de transport terrestre (ITT) sur la biodiversité

2015· article· fr· W2191206082 sur OpenAlexvenueno aff
Jean-Marc Fourès, Pierre Pech

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les grandes Infrastructures de Transport Terrestre (ITT) génèrent de multiples impacts sur la biodiversité, depuis les premières transformations du paysage en amont des travaux de construction jusqu’aux effets de la gestion des dépendances vertes en phase d’exploitation. Les travaux scientifiques en road ecology ont permis de spatialiser au gré des recherches la plupart des impacts des ITT sur les milieux naturels et la biodiversité. Dans le contexte territorial français, la loi de 1976 sur les études d’impact, puis les lois Grenelle dans les années 2000 ont établi un cadre réglementaire de plus en plus exigeant. Ce cadre d’études a favorisé l’émergence de nouvelles pratiques d’ingénierie visant à la transparence écologique des ITT suivant la doctrine de l’Evitement-Réduction-Compensation (ERC). Désormais, aménageurs et chercheurs s’interrogent aussi sur la continuité des impacts tout au long des phases de vie des ITT, ainsi que sur les impacts cumulés (mêlant impacts directs, indirects et/ou induits) sur la biodiversité. Les limites spatiales et temporelles des études et des modèles d’impact amènent à s’interroger sur le rôle des riverains dans l’observation de l’environnement. Cet article présente les modèles d’impact et leurs limites, avec l’exemple des Lignes à Grande Vitesse (LGV) françaises, interroge les impacts au prisme du « catastrophisme éclairé », entre expertise et grand public et propose quelques clefs de détermination des impacts diffus (impacts cumulés plus d’éventuels impacts inaperçus) sur la biodiversité. On conclut sur l’intérêt de la notion de diffusion pour penser l’échelle spatiale selon une pluralité de temporalités.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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