Proposition de protocoles pour la surveillance de l’état de conservation de sept coléoptères saproxyliques de la Directive Habitats-Faune-Flore
Bibliographic record
Abstract
La Directive Habitats-Faune-Flore (DHFF) prévoit un suivi dans le temps de l’état de conservation des espèces d’intérêt communautaire. En France, cette surveillance reste peu développée pour les invertébrés. Des protocoles nationaux sont proposés pour sept espèces de coléoptères saproxyliques rares ou à caractère « parapluie » : Stephanopachys linearis (Kugelann, 1792) et Stephanopachys substriatus (Paykull, 1800) (Bostrichidae), Cerambyx cerdo Linnaeus, 1758 et Rosalia alpina (Linnaeus, 1758) (Cerambycidae), Osmoderma eremita (Scopoli, 1763) (Trichiinae), Limoniscus violaceus (P.W.J. Müller,1821) (Elateridae) et Rhysodes sulcatus (Fabricius, 1787) (Rhysodinae). La DHFF définit quatre paramètres d’état de conservation : l’aire de répartition, la taille des populations, l’habitat d’espèce et les perspectives futures. À partir de la littérature sur l’écologie et la conservation de ces espèces et de l’expertise des auteurs sur les populations françaises, la réflexion a porté sur des protocoles économiquement et techniquement réalistes pour effectuer une veille à large échelle. Pour ces espèces rares et discrètes, les mesures directes des tailles de populations ne paraissent pas opérationnelles. Il est proposé de confirmer l’occupation des sites (voire de détecter de nouvelles localités) et de suivre les micro-habitats clés de chacune de ces espèces. Ce focus sur l’habitat d’espèce doit permettre de faire le lien avec les pressions et les mesures de gestion. Un recours à la modélisation et aux observatoires participatifs est envisagé pour préciser la distribution de certaines espèces. Il est préconisé de mobiliser des statistiques de l’inventaire forestier national en les affinant à l’échelle de la distribution de chaque espèce. Un tableau résume les propositions pour chaque espèce : paramètres visés, plan et unités d’échantillonnage, techniques et matériel, périodes favorables, possibilité d’impliquer les gestionnaires, périodicité des relevés, types d’indicateurs, éléments de coûts et perspectives de recherche.Ces propositions sont discutées en termes de moyens nécessaires et au regard des rares protocoles disponibles dans les pays concernés par ces espèces, notamment en Italie.
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 | 0.097 | 0.082 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.005 |
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".