Ecobordure bocage armoricain, un indicateur pour évaluer l'état écologique de la végétation des bordures de champs
Notice bibliographique
Résumé
Le rôle de l’agriculture dans la gestion de la biodiversité est ambivalent : si les pratiques agricoles, dans leur histoire, ont soutenu la biodiversité, l'intensification des pratiques a largement contribué à son érosion. Aujourd’hui, de nouvelles trajectoires (industrialisation de l'agriculture, meilleure prise en compte de la biodiversité) se développent. Face à la complexité des phénomènes, le recours aux indicateurs est utile pour révéler facilement et à moindre coût les interactions entre agriculture et biodiversité et suivre leur évolution. C’est dans cet objectif que l’unité SAD-Paysage a élaboré l’indicateur Ecobordure, un outil d’évaluation de l’état écologique de la végétation des bordures de champ. Basé sur la reconnaissance d’un petit nombre d’espèces végétales herbacées réparties dans trois groupes, les espèces dites « forestières », « prairiales » et « adventices », Ecobordure permet d’inférer à la fois les causes qui expliquent l’état de ces bordures (facteurs environnementaux et agricoles) et les conséquences que l'on peut déduire de cet état (services écologiques potentiels). Enfin, sa fonction d’évaluation et de diagnostic en fait un outil privilégié d’échanges avec les acteurs du développement, d’associations, de l'enseignement agricole et de collectivités territoriales.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».