Intégrer la connectivité paysagère dans la séquence ERC : une approche par la quantité d'habitat atteignable
Notice bibliographique
Résumé
Des engagements nationaux, européens et internationaux ont été pris pour maintenir et restaurer la connectivité entre habitats naturels face à la perte et à la fragmentation de ces habitats. Dans le même temps, les politiques environnementales dans différents pays mettent en œuvre la séquence Eviter-Réduire-Compenser (ERC) pour atteindre l'objectif d'absence de perte nette de biodiversité (PPN). La séquence ERC a pour principe d'évaluer l'ensemble des impacts écologiques d'un aménagement, mais les critères et indicateurs permettant de quantifier les impacts sur la connectivité paysagère ne sont pas satisfaisants. Nous proposons une démarche opérationnelle pour évaluer les impacts environnementaux d'un aménagement sur la connectivité des habitats à l'échelle du paysage. Cette démarche est basée sur la théorie des graphes et l'indice EC de « quantité d'habitat atteignable » pour les espèces, qui tient compte de la quantité d'habitat, de la configuration spatiale des taches d'habitats et des capacités de dispersion des espèces. Les trois principaux enjeux de la séquence ERC sont redéfinis au regard de cette démarche. Celle-ci est ensuite appliquée à un réseau d'habitat virtuel où plusieurs scénarios d'évitement, de réduction et de compensation des impacts sont testés et comparés. Nous discutons des atouts et des limites de cette approche pour la séquence ERC et fournissons des recommandations d'application. En conclusion, nous préconisons et justifions une meilleure intégration des trois grandes politiques de conservation de la biodiversité en France : la Loi pour la Reconquête de la biodiversité, de la nature et des paysages, le SRADDET et la Stratégie de création des aires protégées.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».