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Approche géographique de la compensation écologique en milieu marin : analyse de l’émergence d’un système de gouvernance environnementale

2017· dissertation· W7147351342 sur OpenAlexaboutno aff
Céline Jacob

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNature ConservationNova scotiaEnvironmental policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La réglementation actuelle, reposant sur la loi de 1976 sur la protection de la nature, impose aux maîtres d’ouvrage de respecter le principe « éviter – réduire – compenser » lors de la conception de les projets d’exploitation et d’aménagement. Lorsqu’un projet n’a pu ni éviter ni réduire les impacts environnementaux, il est nécessaire de définir des mesures compensatoires pour les impacts résiduels qualifiés de significatifs. Concernant les écosystèmes marins, ces mesures font appel à des actions écologiques ainsi qu’à des mesures de gestion et d’amélioration des connaissances sur le milieu marin. Alors que le développement de l’activité économique maritime est encouragé, en particulier, suite aux appels à la croissance bleue (e.g. tourisme maritime, EMR, pêche, aquaculture, ressources minérales marines, biotechnologies, transport maritime, construction navale), il est primordial de questionner nos capacités à prendre en compte les impacts de ces activités. A partir d’un état des lieux de la compensation sur le milieu marin en France, il s’agit d’identifier les limites du système actuel et de proposer des pistes d’amélioration. Ces dernières peuvent être méthodologiques et techniques, liées à la prise en compte de nouvelles approches ou à l’émergence de nouveaux systèmes de gouvernance. A travers l’analyse d’une cinquantaine d’études d’impacts françaises, les pressions et impacts générés par différents projets d’aménagements (infrastructures portuaires, dragages, extractions de granulats, prises et rejets d’eau, etc.) sont examinés et la pertinence des mesures ERC proposées est discutée. Ensuite, en se basant sur une revue bibliographique, la faisabilité et l’efficacité des techniques d’ingénierie écologique (écoconceptions portuaires, bio-remédiation et techniques de restauration des herbiers, macro-algues, récifs coralliens, populations d’ichtyofaune et bivalves) sont évaluées au regard des exigences de la séquence ERC. Cette analyse permet de discuter de la notion d’équivalence écologique et de proposer un arbre de décision original. D’autre part, constatant que les mesures compensatoires proposées dans les études d’impact ne sont que très rarement dimensionnées, une méthode opérationnelle permettant d’évaluer les besoins compensatoires est élaborée. Cette méthode associe une analyse multicritère de l’état de l’environnement inspirée de l’Unified Mitigation Assessment Method (UMAM, méthode utilisée en Floride pour les impacts autorisés) et une évaluation plus fine à l’échelle d’un indicateur empruntée à l’Habitat Equivalency Analysis (HEA, développée par la NOAA pour la compensation des dommages accidentels). Il s’agit ensuite d’examiner l’utilisation actuelle de l’approche par les services écosystémiques dans la compensation à travers la réglementation, les standards internationaux et la littérature scientifique. L’objectif est d’étudier en quoi cette approche permettrait d’améliorer la mise en place de la compensation mais aussi d’en souligner les limites. Enfin, l’approche sociologique de l’acteur-réseau (Callon, Latour) permet d’analyser les différents types organisationnels ayant émergé autour de la compensation en Californie. L’objectif est de critiquer, à partir de situations constatées en France et aux Etats-Unis, les réponses formulées en termes de gouvernance par ces deux sociétés côtières exigeant un principe de compensation. Ce travail souligne la nécessité de mettre en place des mesures ambitieuses et efficaces de compensation afin que le développement économique maritime cesse de contribuer à l’érosion de la biodiversité.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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