Écologie du paysage et écologie sensorielle : prendre en compte les pollutions lumineuses, sonores et olfactives dans les trames écologiques. De la connaissance à l’action
Notice bibliographique
Résumé
A quelques années d'intervalles deux sous-disciplines ont émergé au sein de l'écologie dans les années 1980-1990 : l'écologie du paysage et l'écologie sensorielle. La première s'intéresse aux relations entre les organismes et la configuration du paysage, et donc aux flux d'individus et de gènes. La seconde interroge la manière dont les organismes interagissent avec leur environnement par le biais des sens et elle porte donc sur les flux d'informations. Jusqu'à présent les liens entre ces deux disciplines ont été peu questionnés par la Science et encore moins d'un point de vue opérationnel. Pourtant, la sélection des habitats et les déplacements des animaux mobilisent directement leurs sens tels que la vue, l'ouïe et l'odorat pour se repérer dans l'espace, éviter des prédateurs ou poursuivre une cible. Partant de là, il parait évident que l'écologie sensorielle et l'écologie du paysage ont quelque chose à voir l'une envers l'autre. La question est d'autant plus saillante dans le contexte actuel où nos activités humaines émettent de la lumière artificielle nocturne, des bruits ou des odeurs susceptibles d'interférer avec les stimuli sensoriels naturels. La littérature montre de plus en plus que les pollutions lumineuses, sonores et olfactives sont à même de dégrader et de fragmenter les habitats. Elles peuvent altérer les déplacements de la faune, distraire les animaux, les faire fuir ou les attirer dans des pièges. Cette connaissance amène à s'interroger sur la manière d'intégrer cette dimension sensorielle dans la préservation et la restauration de la biodiversité. En particulier, les politiques publiques de trames écologiques, portées par de nombreux pays à travers le monde, et notamment en France avec la Trame verte et bleue, se sont jusqu'à présent beaucoup intéressées essentiellement aux sources physiques de discontinuités écologiques. Alors que la prise en compte de la lumière artificielle nocturne a commencé à être considérée depuis quelques années en France, par le biais des trames noires, c'est donc un chantier beaucoup plus vaste qui semble en réalité devant nous : celui de mieux prendre en compte la sensorialité des espèces dans la préservation et la restauration de réseaux écologiques et des politiques de trames associées. Cette thèse se propose de problématiser les liens entre écologie du paysage et écologie sensorielle, d'approfondir les impacts des pollutions sensorielles sur la biodiversité et d'apporter des pistes de réflexions opérationnelles. Elle se présente avant tout comme une invitation à engager un débat interdisciplinaire pour que la perception sensorielle soit davantage considérée, afin que nos actions en faveur de la biodiversité ne se limitent pas à la partie visible et tangible du monde.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».