Coconstruire un outil d’aide à la décision : le manuel paysager et environnemental de la gestion forestière pour le Parc naturel régional de la Sainte-Baume
Notice bibliographique
Résumé
Cet article propose de partager une méthode de travail en cours d‘expérimentation qui est née d’un croisement de regards entre les paysagistes concepteurs de l’atelier Saltus, spécialistes du domaine climatique méditerranéen et deux ingénieurs forestiers du bureau d’études Avisilva. La forêt est fondamentalement ancrée dans le territoire de la Sainte-Baume tant par la surface qu’elle occupe que par les fonctions économique, écologique, environnementale et sociale qu’elle remplit. Conscientes des enjeux liés à la valorisation des espaces forestiers, les collectivités se sont, au fil du temps, dotées de politiques forestières ambitieuses. La nécessité de construire un outil de gestion au service des paysages forestiers et de la biodiversité du Parc naturel régional est née de besoins exprimés par les politiques locales quant à la préservation des espaces naturels du territoire. Entre outil d’aide à la décision et outil de planification, le manuel paysager et environnemental se veut être un document transversal. Il concilie approches scientifiques et techniques au service d’objectifs pédagogiques et opérationnels. Du territoire à la parcelle, il se nourrit principalement des disciplines de la géographie (géomorphologie, hydrologie, anthropologie), et de l’écologie (séries végétales, climatologie, biodiversité) pour développer une vision dynamique des écosystèmes forestiers présents aujourd’hui sur le territoire. Il croise approches théoriques et réalités de terrain, questionne la pertinence des échelles de prise en compte des enjeux paysagers et écologiques dans la gestion des espaces forestiers, et appelle à la création de nouveaux outils de représentation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».