Trajectoire sociopolitique d’un indicateur de biodiversité forestière : le cas du bois mort
Notice bibliographique
Résumé
Pour témoigner de la biodiversité des forêts françaises, les autorités publiques ont retenu en 2011 le volume de bois mort comme un indicateur de référence. Ce choix résulte d’un long processus de mise en problème public d’un objet longtemps ignoré des acteurs du monde forestier. Après une phase de trouble, d’épreuve et de construction d’une argumentation susceptible de retenir l’attention des décideurs publics, un intense travail de catégorisation et d’objectivation a permis de montrer l’importance du bois mort pour la biodiversité forestière. La communauté scientifique est ainsi parvenue à faire du volume de bois mort un des indicateurs de référence de la biodiversité des forêts françaises. Mais ce statut est sans cesse menacé par les nouvelles techniques développées par la communauté scientifique. La « diversité » des pièces de bois mort apparaît comme une métrique plus intéressante que le volume de bois mort lui-même. De même les nouveaux procédés métrologiques (par ex le barcoding ADN) permettent de décrire la biodiversité saproxylique sans même inventorier le volume de bois mort au risque de ringardiser cette métrique traditionnelle. Mais d’autres facteurs - coût d’acquisition des données, facilité de mise en œuvre, communicabilité, etc. – peuvent convaincre les autorités publiques de s’en tenir à la méthode classique d’estimation du volume de bois mort. Indicateur de gestion et objet de recherche, la catégorie « bois mort » pourrait à terme prendre des trajectoires très divergentes.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».