Typologie, cartographie et évaluation des impacts anthropiques des séries de végétation forestière du Massif armoricain
Notice bibliographique
Résumé
Les premières utilisations des forêts par l’homme remontent au paléolithique ; depuis l’homme n’a cessé de modifier le couvert forestier. Après une introduction sur l’histoire de l’usage anthropique des forêts, trois questions de recherches sont posées : 1- Quelle est la composition des paysages forestiers ? 2- Comment se répartit le paysage végétal forestier ? 3- Comment peut-on évaluer l’impact des interventions humaines sur le paysage végétal forestier ? Le territoire d’étude est le Massif armoricain, territoire le moins boisé de France avec de grandes surfaces agricoles. Cette recherche s’inscrit dans le programme national de cartographie des végétations naturelles et semi-naturelles de France (CarHAB) initié en 2010 par le Ministère de la Transition écologique et solidaire, suivant une approche dynamico-caténale. La symphytosociologie et géosymphytosociologie s’intéressent à la fois aux aspects dynamiques (séries) et à l’intégration spatiale des communautés à différentes échelles (géoséries), et sont donc particulièrement adaptées à l’étude des écocomplexes forestiers. Une typologie des séries et des géoséries de végétation forestière du Massif armoricain est proposée. Une cartographie de la végétation actuelle (VA) et de la végétation potentielle naturelle (VPN) est réalisée sur des sites représentatifs du territoire d’étude. Enfin, une étude diachronique sur le massif d’Andaine (61) permet d’évaluer l’impact des activités humaines passées, actuelles, et de simuler l’évolution future du massif forestier. Ces informations, couplées à la carte de la VPN du site, permettent, de formuler des préconisations de gestion et de fournir aux gestionnaires un outil pour se rapprocher de la VPN, tout en conciliant une exploitation multifonctionnelle du site.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».