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Record W2116928809 · doi:10.4000/vertigo.10129

Impact de l’anthropisation sur la biodiversité et le fonctionnement des écosystèmes marins. Exemple de la Manche-mer du nord

2010· article· fr· W2116928809 on OpenAlexvenueno aff
Rachid Amara

Bibliographic record

VenueVertigO · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicCoastal and Marine Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeographyHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La biodiversité marine est fragilisée par les activités humaines. L’Organisation des Nations Unies a proclamé 2010, année internationale de la biodiversité pour alerter l’opinion publique sur l’état et les conséquences du déclin de la biodiversité dans le monde. En Europe, comme partout dans le monde, les densités de populations humaines ne cessent d’augmenter sur la frange littorale. Cela se traduit par une accélération continue et rapide de l’utilisation de l'espace littoral et un accroissement des pressions sur les écosystèmes et les espèces qu’ils renferment. La pollution de la mer, dont 80 % provient des activités humaines d'origine tellurique, la navigation, l’introduction d’espèces invasives, la surexploitation des ressources halieutiques, la dégradation, la fragmentation et les pertes d’habitats sont autant de facteurs responsables de l’érosion de la biodiversité marine. Exacerbée par le changement climatique, cette anthropisation menace de détruire l'équilibre fragile des écosystèmes marins et de la biodiversité qu’ils renferment. La Manche et la mer du Nord sont un carrefour biogéographique avec une grande diversité d’habitats et une biodiversité importante. D’un point de vue halieutique, c’est l'une des zones les plus productives au monde avec 5 % des prises totales à l'échelle mondiale. Malgré cette richesse, c’est un espace maritime où les conflits d’intérêts sont exacerbés et où les pressions anthropiques sont fortes notamment du fait d’une activité industrielle littorale développée. À travers différents exemples de la littérature récente, nous examinerons les principales causes ayant une incidence sur la biodiversité marine en prenant autant que possible des exemples concernant la Manche et la mer du Nord. Nous discuterons du grave danger que représente la perte de biodiversité pour l’équilibre écologique du milieu marin et le bien-être de l’humanité et sur la nécessité de prendre en compte la biodiversité dans la conduite des activités humaines, quelles soient économiques ou autres.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.086
Threshold uncertainty score0.171

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.229
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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueVertigOSame topicCoastal and Marine ManagementFrench-language works237,207