Le golf : activité sportive contre-nature ou opportunité écologique ?Golf: nature-incompatible activity or ecological opportunity?
Bibliographic record
Abstract
Souvent considéré comme impactant pour les ressources en eau et la biodiversité, le golf implique des activités d’entretien des gazons récurrentes et des surfaces de jeu souvent importantes. Plus de 30 000 hectares sur le territoire métropolitain sont ainsi dédiés à des terrains de golf. Le tableau est-il si noir pour l’environnement ? La question des impacts environnementaux des structures golfiques, comme d’autres activités humaines, doit être posée dans un contexte global d’érosion de la biodiversité. Dans la mesure où une activité répond à une demande sociale et économique voire sociétale forte, l’idée n’est pas de se positionner « pour » ou « contre » mais bien de l’accompagner pour qu’elle soit la moins impactante pour l’environnement. La réduction des incidences environnementales est une nécessité pour la filière golfique. Les éléments décrits dans cet article démontrent que dans bien des cas, les golfs peuvent être supports de connaissances scientifiques, jusque-là très parcellaires sur ces sites, voire de restauration ou de conservation de la nature. Fort d’un engagement sur plusieurs années, la Fédération française de golf, avec l’appui scientifique et technique du Muséum national d’Histoire naturelle, a lancé récemment le « Programme golf pour la biodiversité », s’inscrivant dans cette dynamique. Ce programme vise à favoriser les partenariats entre structures golfiques et naturalistes pour mieux connaître et préserver la biodiversité dans les espaces golfiques. Il ne répondra pas à lui seul à l’ensemble des défis actuels de la filière golfique, mais participe à l’adhésion généralisée à cette transition écologique, nécessaire à l’avenir de ce sport « de nature ».
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".