Adaptation of a crop composition and configuration analysis method to European agricultural landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural landscapes approximately occupy a large part of available land surtace and as such constitute a keystone in biodiversity conservation programs. ln return, biodiversity contributes ta production through ecosystem services as pollination or pest contrai. However, recent studies also suggested that new policies and modifications in agricultural practices in order to promote biodiversity must be accepted by the different actors of the rural space and incorporated in existing practices. ln this perspective, deciphering the raie of agricultural landscape heterogeneity in maintaining biodiversity may be a promising research direction. The FARMLAND project precisely aims at giving an answer to this questions combining tools from geomatics, remote sensing and geostatistics associated to ecological research on biodiversity. Based on spatial indexes from landscape metrics, this work proposes a mapping method for sampling quadrats and constituting an experiment design in order to dissociate the influence of composition (the number and probability of occurrence of the different caver types) and configuration landscape heterogeneity (the spatial display of caver types) on biodiversity. Afler the sampling of quadrats in each of the 7 European sites, multi-taxa biodiversity records and ecosystem services identification will be undertaken. We present here the different steps (1 ta 7) of the adaptation of the initial methodology from a previous study (Pasher et al., 2011) ta the French site "Vallées et Coteaux de Gascogne" that constituted a test zone for the other European sites.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».