Intégration de la biodiversité dans l’agroécosystème : cas européens et cas québécois
Notice bibliographique
Résumé
L'érosion de la biodiversité est un enjeu préoccupant du 21e siècle. La variété des espèces et des écosystèmes contribue à fournir aux humains des biens et des services essentiels dont la valeur économique est souvent très élevée. De par son emprise sur le territoire et sa promiscuité avec les écosystèmes naturels, l’agriculture est une activité influençant grandement la richesse de la diversité biologique sur un territoire donné. Les pratiques agricoles, l’utilisation de pesticides par exemple, peuvent engendrer des impacts négatifs sur la biodiversité. Par contre, il existe également plusieurs actions favorisant une saine cohabitation entre la biodiversité et l’agriculture. L’objectif est de fournir un outil aux acteurs du monde agricole qui permette d’identifier les meilleures actions favorables à la diversité selon les caractéristiques de la ferme. Afin de répertorier les actions à meilleur potentiel de bénéfice pour la biodiversité, six initiatives européennes et six initiatives québécoises sont analysées. Ensuite, l’analyse comparative de ces exemples fait ressortir des convergences et des divergences entre l’Europe et le Québec au niveau des approches, des composantes de l’agroécosystème et des moyens spécifiques de promotion de la biodiversité. Ce processus permet de cibler quatre enjeux prioritaires que sont la qualité de l’eau, la diversité des habitats, la fertilité des sols et les espèces sensibles. Des indicateurs sont formulés afin de construire un outil qui permet d’identifier lequel de ces quatre enjeux est à prioriser à l’échelle d’une ferme. Ensuite, des actions bénéfiques à la biodiversité sont associées à chacun des enjeux et sont évaluées selon leur potentiel de bénéfice pour la biodiversité. L’identification de ces actions donne à réfléchir sur l’adoption à la grandeur de la province d’une politique favorable à la biodiversité. Dans un tel cas, l’implication des agriculteurs, la concertation, le financement et l’aménagement du territoire sont à surveiller.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».