Evaluation de la capacité adaptative des socio-écosystèmes forestiers français face au changement climatique : le cas de la migration assistée
Notice bibliographique
Résumé
Dans la problématique du changement climatique, la mise en place de nouvelles stratégies d’adaptation apparaît comme un des grands challenges de nos sociétés actuelles. C’est au début des années 2000, que la communauté scientifique a proposé une option de gestion de la biodiversité afin de limiter les impacts dus à la vitesse du changement climatique, cette option étant connue sous le nom de migration assistée (MA). Cependant, malgré une justification théorique intéressante, l’application de cette pratique a soulevé de nombreuses questions autant éthiques, écologiques, économiques que politiques. Tout au long de cette thèse, je me suis intéressée à la capacité d’adaptation des acteurs face au changement climatique, via la mise en place de nouvelles pratiques de gestion, en s’intéressant tout particulièrement au cas de la MA. Compte tenu du rythme de migration lent des espèces forestières, les forêts représentent un écosystème pertinent pour la mise en place de la MA, et plus spécifiquement pour la France, qui compte plus de 29% de son territoire en surface boisée avec une forte problématique de fragmentation. Dans la première partie de cette thèse, nous nous sommes intéressés au débat que la MA a suscité et j’ai analysé les blocages qui existent actuellement dans sa conception et sa mise en place. Sur la base d’une analyse comparative entre la France et le Canada, j’ai pu mettre en évidence que les différentes conceptions d’adaptation et de MA entre les acteurs politiques et les scientifiques représentaient des barrières à l’application de programmes de MA. Ainsi, j’ai proposé une nouvelle conception de la MA, avec un volet écosystémique, permettant de limiter les approches économico-centrée de ces programmes. De plus, j’ai démontré que l’action de MA ne s’inscrit pas seulement dans une démarche de précaution mais également de prévention, dénouant ainsi le blocage présent sur la question du « quand doit-on agir ? ». Après une analyse théorique et empirique de la MA et de son contexte, dans la seconde partie, nous nous sommes posés la question de sa réelle application sur le terrain. J’ai donc analysé la capacité des acteurs forestiers locaux à mettre en œuvre des stratégies d’adaptation grâce à une méthode originale d’estimation des capitaux locaux. Malheureusement, cette analyse a montré qu’à l’heure actuelle, les forestiers mettent plus facilement en place des stratégies favorisant la robustesse que des stratégies plus complexes de résilience globale ou de transformabilité, telle que la MA, augmentant ainsi la fragilisation des socio-écosystèmes et risquant des transitions brutales.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».