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Record W2515098102 · doi:10.4000/vertigo.17435

Origine et usages de la notion de services écosystémiques : éclairages sur son apport à la gestion des hydrosystèmes

2016· article· fr· W2515098102 on OpenAlexvenueno aff
Simon Dufour, Xavier Arnauld de Sartre, Mónica Castro, Johan Oszwald, Anne Rollet

Bibliographic record

VenueVertigO · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
FundersAgence Nationale de la Recherche
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La popularité considérable de l’expression « services écosystémiques » rend nécessaire un travail fin de délimitation de ses domaines de validité. Il convient ainsi de s’interroger sur la vocation d’une telle notion, mais aussi sur ses effets réels en matière de gestion des milieux naturels. L’objet de cette contribution est de discuter les apports et les limites que la notion de services écosystémiques représente pour la gestion des cours d’eau. L’analyse de la généalogie et de la diffusion de cette notion d’origine scientifique montre comment d’un compromis métaphorique elle est en passe de devenir un dispositif (dans le sens de Foucault) de gouvernementalité. Dire cela limite forcément le périmètre de validité des services écosystémiques : inventée pour convaincre certains acteurs à certaines échelles scalaires (notamment celle de gouvernance internationale), cette notion n’a pas forcément une portée universelle, parfaitement applicable en tous lieux. Concrètement, l’étude de la littérature et de retours d’expériences permet d’identifier au moins trois usages de la notion : un usage de sensibilisation globale (celui de son origine), un usage d’animation démocratique et d’aide à la décision et un usage de financement des actions de gestion ou de restauration. De fait, l’apport effectif de la notion est pour l’instant encore limité et son apport potentiel est contraint notamment par des raisons techniques de difficulté d’évaluation des services rendus par les écosystèmes fluviaux. En effet, si les usages de dimension pédagogique semblent pertinents, la plus-value des usages s’appuyant sur une caractérisation plus poussée des services écosystémiques (notamment quantitative, voire économique) peut être discutée.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation 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 score0.584
Threshold uncertainty score0.993

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.276
Teacher spread0.246 · 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.

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

Citations8
Published2016
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Has abstractyes

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