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Record W2023070740 · doi:10.4000/vertigo.12570

Unités Paysagères et services écosystémiques, l’exemple des récifs coralliens

2012· article· fr· W2023070740 on OpenAlexvenueno aff
Gilbert David, Émilie Mirault, Gwenaëlle Pennober, Christophe Révillion

Bibliographic record

VenueVertigO · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicCoastal and Marine Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les services écosystémiques sont une manière récente de voir le monde sous le prisme de l’économie. Facilitant l’intégration de l’environnement dans la décision publique, ils font l’objet d’une demande grandissante. Les récifs coralliens n’échappent pas à cette évolution. L’évaluation économique des services écosystémiques qu’ils génèrent se fait sous la forme d’une valeur économique totale, qu’on applique à l’ensemble d’un récif donné, considéré comme un capital naturel, sans tenir compte de son hétérogénéité en matière de géomorphologie, d’habitats, de biocénoses et d’usages. Cette isotropie fonctionnelle du capital naturel récif, perçu comme une boîte noire, constitue une puissante contrainte pour intégrer l’évaluation des services écosystémiques qu’il génère à la gouvernance locale. La solution consiste à croiser cette conception économique à une conception géographique considérant le récif comme un paysage, composé d’espaces ressources générant des services écosystémiques spécifiques. Mais cette vision pluridisciplinaire se heurte à la financiarisation grandissante de l’évaluation économique des services écosystémiques. Cette évolution ne peut conduire qu’à une impasse, car elle consacre le découplage entre l’écosystème et sa valeur. Il est donc urgent de mieux intégrer le paysage dans l’évaluation des services écosystémiques.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.744
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.003
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.004

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.227 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations10
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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