Espèces végétales exotiques et vulnérabilité environnementale : un débat ancien ? Le cas de la Belgique (fin XVIIIe siècle-années 1950)
Bibliographic record
Abstract
La perte de biodiversité végétale est assurément un facteur de vulnérabilité environnementale. Parmi les éléments très divers pouvant être à l’origine de ce phénomène (pollution, changement climatique, aménagement du territoire, guerre…), il en est un dont l’impact paraît moins évident de prime abord, dans la mesure où il est lui-même d’ordre végétal : il s’agit de la plantation d’espèces exotiques dans les parcs, les jardins et les milieux forestiers. Ces quarante dernières années furent marquées par un important questionnement sur la dangerosité que pouvaient constituer ces plantes (qu’elles soient invasives ou non) pour l’environnement. Mais qu’en était-il avant l’apparition toute récente des notions de biodiversité et de vulnérabilité environnementale ? Le présent article tente de répondre à cette question et de faire l’histoire des débats suscités en Belgique par l’introduction des espèces végétales exotiques, ce depuis la fin du XVIIIe siècle jusqu’à l’après-guerre. Nous examinerons les principaux acteurs des différentes opinions avancées et nous nous interrogerons sur leur catégorie professionnelle et leur milieu d’appartenance. Nous chercherons également à savoir si l’éventualité d’une fragilisation de l’environnement par les végétaux non indigènes était au centre de leurs préoccupations ou non.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".