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Enregistrement W3145725036 · doi:10.3917/re1.102.0055

La compensation biodiversité, un instrument économique au service de l’intérêt général

2021· article· fr· W3145725036 sur OpenAlexaff
Jean-Christophe Benoît, Antoine Cadi, Sophie Ménard

Notice bibliographique

RevueAnnales des Mines - Responsabilité et environnement · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensGDG Environnement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La loi de 1976 traduit, pour la première fois dans la législation française, l’esprit de ce qu’est la conception progressive d’un projet d’aménagement du territoire, laquelle doit, en premier lieu, chercher à éviter les impacts négatifs de celui-ci sur l’environnement, puis, dans un second temps, à réduire ceux qui n’ont pu être évités, en adaptant techniquement le projet. Enfin, pour la fraction des impacts résiduels, il s’agit alors de les compenser par une action guidée par l’objectif de non-perte de biodiversité. Bien que renforcée par la loi sur la reconquête de la biodiversité en 2016, cet outil demeure toutefois mal utilisé, puisque le succès de sa mise en œuvre dépend non seulement de l’interprétation des textes normatifs nationaux par les acteurs du territoire (Bigard et al. , 2018) 1 , mais également de l’existence de contrôles et de sanctions. Pour dépasser cette vision, l’approche de la séquence Éviter-Réduire-Compenser (ERC) adoptée par les leviers économiques et financiers semble permettre de dessiner une application plus juste de l’outil considéré afin d’agir en faveur de l’intérêt général.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,195 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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