Évaluer les services rendus par les dépendances vertes des infrastructures linéaires de transport : une démarche exploratoire
Bibliographic record
Abstract
Les dépendances vertes des infrastructures linéaires de transport, par les processus écologiques qui s’y exercent, peuvent rendre des services à la société humaine. Quels sont-ils ? Peut-on, et y a-t-il un intérêt à faire varier, en nombre et/ou en quantité, ces services ? L’article, sur la base d’un cas concret, propose une évaluation préliminaire des services produits par les habitats naturels des dépendances de l’infrastructure. Pour une infrastructure de transport routier et ferroviaire, seuls les services dits de régulation sont susceptibles d’être présents. L’étude montre qu’il existe bien une variabilité spatiale de ces services au sein des dépendances vertes. Celle-ci est fortement dépendante de l’occupation du sol et dans une moindre mesure, de l’environnement adjacent. L’article met cependant en exergue le besoin de recherche pour évaluer quantitativement les services produits à une échelle locale. L’article explore ensuite les facteurs qui pourraient faire varier la production des services. Ils peuvent être de l’ordre des pratiques de gestion et d’entretien, mais aussi de l’aménagement paysager. Il en ressort que de nouvelles compétences pourraient être développées pour une conception paysagère des services écosystémiques. L’approche anthropocentrique des services écosystémiques permet également d’envisager que les maîtres d’ouvrage puissent s’appuyer sur des actions favorisant certains services pour une écoconception de leur infrastructure, une meilleure acceptabilité du projet voire une optimisation économique de leur aménagement.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
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".