Vers une démarche intégrée d’évaluation et de représentation des services écosystémiques : perspective interdisciplinaire et enjeux en milieu urbain
Bibliographic record
Abstract
Les services écosystémiques sont devenus, au cours de ces vingt dernières années, un concept mobilisé de manière récurrente dans les politiques publiques de préservation de la biodiversité. L’économie et la géographie sont appelées à jouer un rôle important dans la conduite de ces politiques, dans la mesure où si les économistes s’attachent, dans une large mesure, à tenter d’évaluer ces services (notamment en recourant à une évaluation monétaire), une bonne part des travaux en géographie traite de leur représentation spatiale. Nous défendons dans cet article l’idée d’un rapprochement de ces démarches disciplinaires, à travers une démarche intégrée, visant à aborder de concert les questions d’évaluation et de spatialisation des services écosystémiques. Sur cette base, nous revenons tout d’abord sur la manière dont les questions d’évaluation et de spatialisation ont été abordées dans la littérature internationale sur les services écosystémiques, puis, en nous appuyant sur les travaux récents développés sur les services écosystémiques urbains, nous montrons tout l’intérêt d’une démarche intégrée, beaucoup plus en phase avec les besoins exprimés par les politiques publiques. Nous plaidons pour finir pour une approche transversale et interdisciplinaire des services écosystémiques en avançant l’idée de services écosystémiques territorialisés. Notre article cherche ainsi à montrer, à partir de la notion de services écosystémiques territorialisés, l’intérêt d’une hybridation entre les approches transversales des services écosystémiques. Ces approches reposent sur la notion d’usage et défendent des méthodes d’évaluation fondées sur une hybridation des méthodologies et le recours à des analyses multicritères.
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 | 0.023 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| 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".