A plea for a worldwide development of dark infrastructure for biodiversity – Practical examples and ways to go forward
Notice bibliographique
Résumé
Artificial light at night (ALAN) has been massively deployed worldwide and has become a major environmental pressure for biodiversity, especially contributing to habitat loss and landscape fragmentation. To mitigate these latter, green and blue infrastructure policies have been developed throughout the world based on the concept of ecological networks, a set of suitable interconnected habitats. However, currently, these nature conservation policies hardly consider the adverse effects of ALAN. Here, we promote the integration of darkness quality within the 'green and blue infrastructure', to implement a ‘dark infrastructure’. Dark infrastructure should be identified, preserved and restored at different territorial levels to guarantee ecological continuities where the night and its rhythms are as natural as possible. For this purpose, we propose an operational 4-steps process that includes 1) Mapping of light pollution in all its forms and dimensions in relation to biodiversity, 2) Identifying the dark infrastructure starting or not from the already identified green/blue infrastructure, 3) Planning actions to preserve and restore the dark infrastructure by prioritizing lighting sobriety and not only energy saving, 4) Assessing the effectiveness of the dark infrastructure with appropriate indicators. Dark infrastructure projects have already been created (for example in France and Switzerland) and can serve as case studies for both urban and natural areas. The deployment of dark infrastructure raises many operational and methodological questions and stresses some knowledge gaps that still need to be addressed, such as the exhaustive mapping of light pollution and the characterization of sensitivity thresholds for model species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».