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Enregistrement W4399823206 · doi:10.1515/9782760542242

Nature et économie : un regard sur les écosystèmes du Québec

2015· book· fr· W4399823206 sur OpenAlexaboutno aff
Jérôme Dupras, Jean‐Pierre Revéret

Notice bibliographique

RevuePresses de l'Université du Québec eBooks · 2015
Typebook
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les services rendus par les écosystèmes contribuent autant au bien-être des individus et des collectivités qu’à l’activité économique. Mais quelle est la valeur de ces actifs naturels non marchands ? Une demande sociale, entrepreneuriale et institutionnelle croissante se manifeste pour de nouveaux indicateurs économiques permettant la mesure et le suivi des variations dans l’état des écosystèmes. Cette demande se traduit par une intégration des services écosystémiques à des processus de prise de décisions publics ou privés, à l’élaboration de politiques publiques ou à des outils de mise en œuvre du développement durable et d’adaptation aux changements climatiques. C’est dans ce contexte que s’est développé cet ouvrage, qui vise à partager les recherches sur la valeur des services écosystémiques propres au Québec. Si les études portent sur ce territoire, il n’en demeure pas moins que les questions soulevées et les réponses apportées s’appliquent à d’autres contextes et à d’autres échelles. En plus d’un tour d’horizon du concept de services écosystémiques, l’ouvrage propose une série d’études de cas d’évaluation économique de ces services. Il montre aussi la façon dont les indicateurs économiques des services écosystémiques peuvent intégrer les processus décisionnels. Il s’adresse autant aux étudiants qu’aux décideurs et analystes en entreprise qui s’intéressent à l’évaluation économique de la biodiversité et de ses bénéfices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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