État des lieux et valorisation des données du programme de sciences participatives Vigie-Nature dans le réseau des Réserves Naturelles de France
Notice bibliographique
Résumé
Je tiens tout d'abord à remercier mes responsables de stage, Benoît Fontaine, Martin Jeanmougin et Florent Taberlet pour leur accompagnement durant les six derniers mois.Merci à Martin et Benoît pour leur transmission de savoirs et de connaissances tout au long de ce stage, pour leur bienveillance et leur gentillesse.Toujours dans la bonne humeur, j'ai énormément appris grâce à vous.Merci à Florent pour tes conseils et ta sollicitude depuis Dijon, merci pour la découverte du réseau RNF et de son fonctionnement.Je tiens également à les remercier pour leurs fines relectures qui ont permis l'élaboration de ce rapport de stage.Je souhaite également remercier Zacharie Moulin pour sa présence et son relais à RNF.Un immense remerciement à l'ensemble du CESCO pour les belles aventures scientifiques mais également humaines que j'ai pu vivre durant ce stage.Merci à l'équipe Vigie-Nature et aux personnes qui la compose pour l'ambiance joyeuse et engagée ainsi que pour la bienveillance qui règne dans le bâtiment 135.Merci aux Réserves Naturelles de France et à Alexis Rondeau pour leur invitation au congrès des réserves 2024 et pour l'opportunité d'y présenter mon travail.Merci aux membres de l'équipe de l'association RNF pour leur convivialité et leur accueil dans leurs locaux à Dijon.Je souhaite également remercier grandement Tiphaine Deveaux pour ses nombreuses aides lors de ce stage, pour ses partages de connaissances et d'expériences sur les données Vigie-Chiro, merci pour le temps que tu m'as accordé.Merci à Léa Mariton pour ton écoute et tes multiples déblocages lorsque j'arrivais avec des (petites) (nombreuses) questions.Merci également pour tes fonctions R partagées qui aident grandement et permettent un gain de temps indéniable.Merci à toute l'équipe du cambouis pour les réunions du mardi et les réflexions communes.Merci à Clement Vallé, Jean Nabias et Lise Bartholus et Mathis pour leurs précieux conseils en statistiques.Je tiens également à vivement remercier mes collègues de la salle Arc-en-ciel pour leur belles énergies, leurs discussions passionnantes (beaucoup de discussions) et leur soutien durant ce stage.Une mention spéciale pour toi Maël, que je remercie sincèrement pour ton enseignement en informatique, du fonctionnement d'un ordinateur à la réalisation de fonction(s) R, pour ta pédagogie et pour ces lignes de codes partagées.Un grand merci à l'ensemble des participant.e.s, bénévoles ou gestionnaires, des programmes de Vigie-Nature pour leur implication, sans qui ces études ne seraient pas possibles.Merci à mon frère, mon père ainsi qu'à Robin, pour leur bienveillance en m'écoutant parler de mes interrogations scientifiques (mais pas que) et en y répondant, pour leurs relectures et leur présence.Merci à l'ensemble de mes ami.e.s et de ma famille qui m'accompagnent dans les bons moments, comme dans les rédactions de rapport de stage.Participation de l'étudiante:1) Collecte des données : 5 % 2) Traitement des données : 100 % 3) Analyses statistiques des données : 100 % 4) Rédaction du mémoire : 100 %
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 | 0,029 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».