Bibliographic record
Abstract
2010 ayant été l’année internationale de la biodiversité, il convient d’admettre qu’il n’est plus acceptable de dissocier l’appauvrissement de la diversité animale et végétale des activités humaines. Cette contribution a pour objectif de lister quelques pistes d’action à privilégier dans le cadre du développement soutenable des territoires, afin de préserver et d’améliorer le cadre de vie des sociétés en réhabilitant le patrimoine naturel comme une composante de première importance.Une des finalités sera de démontrer la nécessité d’une approche multiscalaire des dispositifs d’aménagement afin de favoriser la prise en compte de la biodiversité et des paysages en adoptant une vue d’ensemble à l’échelle des territoires en sus des seules applications locales.De la planification à la mise en œuvre opérationnelle, cette contribution tente de dresser le panel des dispositifs et modes d’action pouvant servir d’outils et de leviers de la biodiversité à l’échelle des territoires et des opérations d’aménagement.L’objectif principal est de pointer les enjeux majeurs que les sociétés peuvent traiter au moyen d’une plus grande diversité faunistique et floristique en ville
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.064 | 0.012 |
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".