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Enregistrement W2965966499 · doi:10.4000/vertigo.24472

Articuler la politique Trame verte et bleue et la séquence Éviter-réduire-compenser : complémentarités et limites pour une préservation efficace de la biodiversité en France

2019· article· fr· W2965966499 sur OpenAlexvenueno aff
Julie Chaurand, Charlotte Bigard, Sylvie Vanpeene, John D. Thompson

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Face aux multiples bilans et rapports documentant la perte massive de biodiversité, la préservation de la biodiversité est plus que jamais un impératif de l’aménagement du territoire. C’est dans cette perspective que les politiques publiques françaises telles que la Trame verte et bleue (TVB) et la séquence Éviter-réduire-compenser (ERC) se veulent des outils d’aménagement durable des territoires et de préservation de la biodiversité au-delà des seules aires protégées. Ces deux politiques publiques ont été inscrites explicitement dans plusieurs lois et s’imposent donc aux acteurs des territoires. Or elles peinent à être mises en œuvre dans les documents d’aménagement des territoires et à avoir un réel effet sur la conservation de biodiversité. Dans cet article nous rappelons et comparons les trajectoires historiques de ces deux politiques publiques en France avant de présenter les difficultés concernant leur intégration dans le cadre de la planification stratégique des territoires. Afin d’y pallier, nous identifions différentes sources de complémentarités entre les deux politiques et nous examinons les principales limites que cette articulation implique. Enfin, pour un développement plus durable, nous nous interrogeons sur la cohérence interterritoriale des projets des territoires suite aux récentes évolutions réglementaires avec notamment l’introduction de la « solidarité écologique » en tant que principe qui appelle à prendre en compte les interdépendances des écosystèmes, des êtres vivants et des milieux naturels ou aménagés dans toute prise de décision publique ayant une incidence sur l’environnement.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2019
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Résumé présentoui

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