Projet FarmLand : Quel est le rôle de l'hétérogénéité spatiale de la mosaïque des cultures sur la biodiversité et les services écosystémiques?
Notice bibliographique
Résumé
L'écologie du paysage s'est intéressée à l'hétérogénéité spatiale et temporelle des paysages comme facteur déterminant de la biodiversité. Il a notamment été montré que les paysages agricoles qui contiennent plus d'habitats semi-naturels sont susceptibles de présenter une biodiversité plus élevée. Cependant, en Europe, et à l'échelle du paysage, le rôle des éléments cultivés a jusqu'à aujourd'hui été peu étudié.Le projet de recherche FarmLand, qui rassemble des équipes du Canada, de France, d'Allemagne, du Royaume Uni et d'Espagne, repose sur l’hypothèse que la biodiversité et les services qu’elle peut rendre aux agriculteurs (pollinisation, contrôle des ravageurs), sont favorisés lorsque la diversité de cultures et leur alternance dans l’espace augmentent.En Ille-et-Vilaine, 30 paysages de 1km2 ont été sélectionnés, répartis selon deux gradients indépendants de diversité des cultures (nombre de cultures différentes) et de configuration des cultures (taille moyenne des parcelles). En mai et juin 2013, des échantillonnages de la biodiversité, ainsi que des expérimentations visant à évaluer le potentiel de pollinisation et de contrôle biologique, seront mis en place sur l'ensemble des paysages sélectionnés.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».