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Les paysages culturels de l’élevage de rennes en Scandinavie face au changement global : une approche multi-scalaire (Laponie suédoise, Sud norvégien)

2018· dissertation· W7148923536 sur OpenAlexaboutno aff
Romain Courault

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeBeakerQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les régions subarctiques font face aux effets interconnectés et pluri-scalaires du changement global (amplification des extrêmes bioclimatiques et intensification dans l’utilisation des sols). Le renne, Rangifer tarandus est un grand herbivore qui migre annuellement sur de grands espaces pour ses besoins biologiques. L’ongulé cristallise de nombreux enjeux paysagers pour les pastoralismes saamis. Plusieurs populations de rennes seront étudiées dans un suivi multi-scalaire. Nous évaluons les effets directs du changement global (fragmentation paysagère et changements climatiques) sur les paysages culturels de Scandinavie en lien avec la démographie des rennes. Par la suite, la descente en échelle géographique nous permet de caractériser via satellite et relevés floristiques les effets du changement global sur les paysages végétaux de la communauté montagnarde d’éleveurs Gabna, dans le nord de la Suède. Nous étudions ensuite les comportements migratoires des rennes sauvages norvégiens, pour appréhender les liens entre variabilité bioclimatique et écologie spatiale de l’herbivore. Les résultats principaux rejoignent ceux de la littérature scientifique, appliqués aux espaces étudiés : régionalement, changement des climats et pertes significatives en pâturages ; localement, boréalisation et embroussaillement des paysages migratoires. Les liens forts entre une partie des effets cumulés du changement global et la biogéographie scandinave de Rangifer tarandus sont ainsi discutés. L’approche paysagère dans les problématiques environnementales complexes (revendication territoriale) a révélé l’importance de l’éthique dans le dialogue science/minorités.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
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