Prendre les espaces de temps pour maîtriser les impacts diffus générés par les grandes infrastructures de transport terrestre (ITT) sur la biodiversité
Bibliographic record
Abstract
Les grandes Infrastructures de Transport Terrestre (ITT) génèrent de multiples impacts sur la biodiversité, depuis les premières transformations du paysage en amont des travaux de construction jusqu’aux effets de la gestion des dépendances vertes en phase d’exploitation. Les travaux scientifiques en road ecology ont permis de spatialiser au gré des recherches la plupart des impacts des ITT sur les milieux naturels et la biodiversité. Dans le contexte territorial français, la loi de 1976 sur les études d’impact, puis les lois Grenelle dans les années 2000 ont établi un cadre réglementaire de plus en plus exigeant. Ce cadre d’études a favorisé l’émergence de nouvelles pratiques d’ingénierie visant à la transparence écologique des ITT suivant la doctrine de l’Evitement-Réduction-Compensation (ERC). Désormais, aménageurs et chercheurs s’interrogent aussi sur la continuité des impacts tout au long des phases de vie des ITT, ainsi que sur les impacts cumulés (mêlant impacts directs, indirects et/ou induits) sur la biodiversité. Les limites spatiales et temporelles des études et des modèles d’impact amènent à s’interroger sur le rôle des riverains dans l’observation de l’environnement. Cet article présente les modèles d’impact et leurs limites, avec l’exemple des Lignes à Grande Vitesse (LGV) françaises, interroge les impacts au prisme du « catastrophisme éclairé », entre expertise et grand public et propose quelques clefs de détermination des impacts diffus (impacts cumulés plus d’éventuels impacts inaperçus) sur la biodiversité. On conclut sur l’intérêt de la notion de diffusion pour penser l’échelle spatiale selon une pluralité de temporalités.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".