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Record W2041615209 · doi:10.4000/vertigo.3832

Changements environnementaux, dérives biologiques et perspectives de restauration du Rhône français après 200 ans d’influences anthropiques.

2003· article· fr· W2041615209 on OpenAlexvenueno aff
Jean‐François Fruget, J. Dessaix

Bibliographic record

VenueVertigO · 2003
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSoil erosion and sediment transport
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtForestryGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'histoire des écosystèmes fluviaux du Rhône français au cours des derniers siècles peut se résumer en trois phases principales. Au cours de celles-ci, les impacts anthropiques, directs et indirects, sont allés croissants. En l’espace d’un siècle environ, le cours d’eau est passé d’un style géomorphologique tressé à une succession de biefs aménagés. Une revue bibliographique de la composition actuelle, des changements survenus et du potentiel de restauration des communautés animales et végétales de la plaine alluviale du Rhône français a récemment été établie. Elle a permis de recenser près de 3800 espèces animales et végétales : 1039 invertébrés, 312 vertébrés, 395 algues, 2050 plantes supérieures. Les descripteurs biologiques montrent une diminution de la diversité biologique avec la baisse de la diversité morphologique et de la connectivité de l’hydrosystème régulé à la suite des interventions anthropiques qui se sont succédées. Si la place accordée à la nature dans le fonctionnement socio-économique de la vallée du Rhône s’accroit progressivement, l'avenir des milieux naturels rhodaniens demeure encore incertain. Toutefois, quelques outils réglementaires récents, principalement sur l’initiative de l’Etat et des associations, laissent espérer une évolution physique et écologique positive du fleuve. Une politique de protection et de restauration des milieux se met ainsi progressivement en place.

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 categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.177
Threshold uncertainty score0.994

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 studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.029
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.221 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations13
Published2003
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueVertigOSame topicSoil erosion and sediment transportFrench-language works237,207