A mapping method of crop composition and configuration to study their effect on biodiversity of European agricultural landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural landscapes approximately occupy 40% of available land surface. As such they constitute a eystone in biodiversity conservation programs. In return, biodiversity contributes to production through ecosystem services as pollination or pest control. In this perspective, deciphering the role of agricultural landscape heterogeneity in maintaining biodiversity may be a promising research direction. In most agricultural regions, the trend is to increase field size dedicated to a decreasing cover type number. What are the effects on biodiversity of such a changeover in rural landscapes spatial patterns? May new policies involving a modification of this trend be envisaged? The FARMLAND project precisely aims at giving an answer to these questions combining tools from geomatics, remote sensing and geostatistics associated to ecological research on biodiversity. Based on spatial indexes from landscape metrics, this work proposes a mapping method for sampling quadrats and constituting an experiment design in order to dissociate the influence of composition (the number and probability of occurrence of the different cover types) and configuration landscape heterogeneity (the spatial display of cover types) on biodiversity. After the sampling of 40 quadrats in each of the 7 European sites, multi-taxa biodiversity records and ecosystem services identification will be undertaken. We present here the different steps of the adaptation of the initial methodology from [1, 2] to the French site “Vallées et Coteaux de Gascogne” that constituted a test zone for the other European sites. We discuss the discrepancies and modifications from the Canadian princeps study.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».