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Enregistrement W4412575842 · doi:10.4000/14ehl

Suivis de l’efficacité des actions de restauration écologique : comment améliorer leur exploitabilité et leur pérennité ?

2024· article· fr· W4412575842 sur OpenAlexvenueno aff
Alexis Deschler, Véronique Gouraud, B. Padilla, Colas Foulon, Laure Santoni, Stéphanie Gaucherand

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'érosion de la biodiversité est sans précédent en raison d’un rythme d’extinction accéléré et de son origine anthropique. Un des moyens de l'atténuer est d'initier des actions de restauration écologique en complément des opérations de préservation et conservation. L'efficacité de ces actions, menées dans le cadre d'initiatives volontaires ou issues d'exigences réglementaires, doit être évaluée sur la base de données issues de suivis écologiques. Or, les tentatives de retour d'expérience basées sur ces données se heurtent généralement à des difficultés (échantillonnage inadapté, changements de méthodes au cours du suivi, et cetera) . Pour comprendre certaines d’entre-elles, nous avons analysé les suivis d'actions de restauration initiées par l’entreprise française Électricité de France (EDF) entre 2008 et 2022 sur dix sites en France. Les actions portaient sur des milieux terrestres ou humides. Les suivis, définis et réalisés avec des partenaires naturalistes (bureaux d’étude, associations naturalistes, chercheurs, et cetera) étaient basés sur des protocoles référencés ou élaborés au cas par cas. Nous avons analysé les cibles retenues pour les suivis, les protocoles, les méthodes et techniques utilisées ainsi que leurs conditions d'application. Nous montrons que les suivis sont essentiellement ciblés sur certains groupes taxonomiques, et non sur la structure ou la fonctionnalité des habitats visés. Les changements de protocoles, de méthodes et techniques au cours des suivis étaient mineurs. Les conditions d'application des protocoles en revanche, changeaient d’une session de suivi sur l’autre modifiant ainsi le plan d’échantillonnage et pouvant gêner ou empêcher l’analyse des données collectées. La publication de protocoles nouveaux et les différences de pratiques entre organismes réalisant les suivis peuvent expliquer une partie des changements observés. Nous terminons par des recommandations pour la mise en œuvre de suivis écologiques d’actions de restauration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,242 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
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