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Enregistrement W2789298180 · doi:10.4000/vertigo.18730

Pistes méthodologiques pour prendre en compte la pollution lumineuse dans les réseaux écologiques

2017· article· fr· W2789298180 sur OpenAlexvenueno aff
Romain Sordello

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueImpact of Light on Environment and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesForestryGeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Face aux phénomènes de disparition et de fragmentation des habitats, le développement de réseaux écologiques, c’est-à-dire de milieux naturels interconnectés, est une solution largement préconisée par la littérature. Or depuis peu, la lumière artificielle nocturne est reconnue comme une source nouvelle de fragmentation. Effectivement, l’éclairage nocturne altère les déplacements de la faune et dégrade la qualité des habitats utilisés par la biodiversité nocturne. Un effet barrière net est aussi mis en évidence pour certains animaux incapables de franchir les ruptures du noir engendrées par la lumière. L’intégration de cette problématique dans les réseaux écologiques est donc nécessaire, mais celle-ci pose des questions nouvelles pour les acteurs opérationnels. Cet article propose ainsi des pistes méthodologiques pour prendre en compte la pollution lumineuse dans les réseaux écologiques. Selon les étapes du processus, la pollution lumineuse peut être traitée lors de l’identification même des éléments du réseau (nœuds, liens), lors de la localisation de zones de conflits provoquées par la lumière artificielle sur le réseau ou encore par l’intermédiaire d’actions de gestion de l’éclairage. En outre, cet article propose une première réflexion sur les paramètres d’éclairage à considérer. La pollution lumineuse se traduit en effet par différents phénomènes qu’il est nécessaire de traduire en métriques, à la fois quantitatives (ex. : niveaux d’éclairement) et qualitatives (ex. : spectres), cartographiables pour les réseaux écologiques. Un travail doit aussi être mené pour dresser une liste d’espèces cibles particulièrement sensibles à la lumière nocturne, permettant de définir des seuils de bascules à considérer pour les réseaux écologiques.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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