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Enregistrement W3179220825 · doi:10.4000/vertigo.30674

Protéger la biodiversité marine : regard sur la Méditerranée au prisme des outils de l’UICN

2021· article· fr· W3179220825 sur OpenAlexvenueno aff
Orianne Crouteix

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCorsicanGeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La mer Méditerranée réunit de forts enjeux économiques (transports mondiaux, tourisme, pêche), sociaux (immigration) et environnementaux (hotspot de biodiversité, et zone fortement impactée par le changement climatique). Cette petite mer semi-fermée apparaît alors comme un espace adapté pour interroger deux outils de protection environnementale du milieu marin : les listes rouges de l’Union internationale pour la conservation de la nature (UICN) et les aires protégées. Cette étude s’attache à comprendre la mise en place de ces deux outils sur le milieu marin, après avoir analysé l’émergence des enjeux environnementaux dans les arènes politiques et scientifiques. Basée sur une méthodologie regroupant observation participante au sein d’une institution vouée à la protection des espaces insulaires de Méditerranée, entretiens semi-directifs et analyses de documents, cette étude propose une réflexion s’appuyant sur des concepts et des cadres d’analyses développés par les science studies, les sciences de gestion et la géographie. L’objectif est d’analyser la construction des enjeux environnementaux en formalisant une dynamique cyclique reliant objet scientifique et sujet environnemental politique. Les enjeux marins sont repositionnés dans cette dynamique en étudiant plus particulièrement la place des incertitudes. L’objectif de l’étude est d’interroger la pertinence du transfert des deux outils utilisés dans les politiques de protection de la biodiversité (listes rouges et aires protégées) du milieu terrestre vers le milieu marin. Ces outils ne s’adaptent pas aussi facilement au milieu marin où les données naturalistes sont moindres et les usages peu compatibles avec certains objectifs des aires protégées.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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