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Enregistrement W2465765594 · doi:10.4000/vertigo.17348

Évaluer les services rendus par les dépendances vertes des infrastructures linéaires de transport : une démarche exploratoire

2016· article· fr· W2465765594 sur OpenAlexvenueno aff
Dorothée Labarraque

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les dépendances vertes des infrastructures linéaires de transport, par les processus écologiques qui s’y exercent, peuvent rendre des services à la société humaine. Quels sont-ils ? Peut-on, et y a-t-il un intérêt à faire varier, en nombre et/ou en quantité, ces services ? L’article, sur la base d’un cas concret, propose une évaluation préliminaire des services produits par les habitats naturels des dépendances de l’infrastructure. Pour une infrastructure de transport routier et ferroviaire, seuls les services dits de régulation sont susceptibles d’être présents. L’étude montre qu’il existe bien une variabilité spatiale de ces services au sein des dépendances vertes. Celle-ci est fortement dépendante de l’occupation du sol et dans une moindre mesure, de l’environnement adjacent. L’article met cependant en exergue le besoin de recherche pour évaluer quantitativement les services produits à une échelle locale. L’article explore ensuite les facteurs qui pourraient faire varier la production des services. Ils peuvent être de l’ordre des pratiques de gestion et d’entretien, mais aussi de l’aménagement paysager. Il en ressort que de nouvelles compétences pourraient être développées pour une conception paysagère des services écosystémiques. L’approche anthropocentrique des services écosystémiques permet également d’envisager que les maîtres d’ouvrage puissent s’appuyer sur des actions favorisant certains services pour une écoconception de leur infrastructure, une meilleure acceptabilité du projet voire une optimisation économique de leur aménagement.

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)0,006
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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