Évaluation des écosystèmes en début de millénaire : conclusions et retombées
Bibliographic record
Abstract
L’évaluation des écosystèmes est l’un des pivots essentiels pour l’élaboration de moyens adaptés permettant de lutter contre la diminution massive de la biodiversité. Pour la première fois, elle a fait l’objet d’une analyse à l’échelle mondiale dans le cadre de l’Evaluation des écosystèmes en début de millénaire (EM). Le rassemblement de plus d’un millier de chercheurs et de plusieurs organismes internationaux durant quatre années ont permis de dessiner la carte nécessaire à toute action efficace. L’article expose les éléments principaux de l’EM : l’évaluation des écosystèmes en tant que tels, mais surtout des services écosystémiques, dans toutes leurs dimensions, en ce que leur évolution affecte le bien-être humain. Il analyse ensuite les quatre points principaux de l’apport de l’EM, des avantages de l’utilisation croissante des services écologiques à sa non viabilité. Des scénarios, modèles et outils sont proposés pour inverser la courbe négative d’appauvrissement de la biodiversité et des services écosystémiques dans un premier bilan des retombées de l’EM.
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 | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".