Intégrer la connectivité paysagère dans la séquence ERC : une approche par la quantité d'habitat atteignable
Bibliographic record
Abstract
Des engagements nationaux, européens et internationaux ont été pris pour maintenir et restaurer la connectivité entre habitats naturels face à la perte et à la fragmentation de ces habitats. Dans le même temps, les politiques environnementales dans différents pays mettent en œuvre la séquence Eviter-Réduire-Compenser (ERC) pour atteindre l'objectif d'absence de perte nette de biodiversité (PPN). La séquence ERC a pour principe d'évaluer l'ensemble des impacts écologiques d'un aménagement, mais les critères et indicateurs permettant de quantifier les impacts sur la connectivité paysagère ne sont pas satisfaisants. Nous proposons une démarche opérationnelle pour évaluer les impacts environnementaux d'un aménagement sur la connectivité des habitats à l'échelle du paysage. Cette démarche est basée sur la théorie des graphes et l'indice EC de « quantité d'habitat atteignable » pour les espèces, qui tient compte de la quantité d'habitat, de la configuration spatiale des taches d'habitats et des capacités de dispersion des espèces. Les trois principaux enjeux de la séquence ERC sont redéfinis au regard de cette démarche. Celle-ci est ensuite appliquée à un réseau d'habitat virtuel où plusieurs scénarios d'évitement, de réduction et de compensation des impacts sont testés et comparés. Nous discutons des atouts et des limites de cette approche pour la séquence ERC et fournissons des recommandations d'application. En conclusion, nous préconisons et justifions une meilleure intégration des trois grandes politiques de conservation de la biodiversité en France : la Loi pour la Reconquête de la biodiversité, de la nature et des paysages, le SRADDET et la Stratégie de création des aires protégées.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".