Bibliographic record
Abstract
L’urgence écologique, l’érosion de la biodiversité, l’impératif du développement durable : autant de sujets qui portent des défis lourds pour nos sociétés, pour les citoyens. Ces interrogations, ces inquiétudes ne sont pas nouvelles. Elles ont une histoire qu’il faut convoquer afin de mieux comprendre les enjeux d’aujourd’hui. Les préjugés sont nombreux : le souci de protéger la nature serait apparu seulement avec l’écologie politique, dans les années 1960 ; la France aurait toujours été en retard dans ce domaine. Ces affirmations sont à nuancer, sinon à contredire. Pour y contribuer, ce livre s’attache, selon un recul temporel indispensable, aux cent premières années de la Société d’acclimatation – avant qu’elle ne devienne la Société nationale de protection de la nature. Au long d’un siècle, elle a, entre autres succès, créé des réserves naturelles (Sept-Îles en 1912, Camargue en 1927, Néouvielle en 1935 et Lauzanier en 1936), organisé les deux premiers congrès internationaux de protection de la nature (1923 et 1931), empêché la disparition du castor en France (1909), et fondé la Ligue pour la protection des oiseaux (LPO, 1912). L’émergence d’une ambition, la dynamique d’une efficacité, les mutations d’un propos, la diversité des acteurs : tout un monde resurgit ici, dont les leçons n’ont rien perdu de leur force.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".