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Record W3003338951

Estive en partage : interactions entre ours et pastoralisme dans les Pyrénées. Rapport du projet « Pastoralisme et Ours dans les Pyrénées »

2019· preprint· fr· W3003338951 on OpenAlexaff
Anne-Lise Pivot, Aline Rohbacher, Ruppert Vimal, Lluís Ramón i Ferrer

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2019
Typepreprint
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicRangeland Management and Livestock Ecology
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

À l’heure où nature et culture ne peuvent plus être pensées de manière dissociée, le retour des prédateurs en Europe et notamment en France questionne notre capacité à coexister avec le reste du vivant. Dans cette perspective, un enjeu majeur est de saisir comment humains et non humains interagissent dans un espace donné selon une relation qui leur est spécifique.Le projet de recherche exploratoire présenté ici s’inscrit dans ce contexte et s’intéresse plus particulièrement aux interactions qu’entretiennent ours et transhumants dans les Pyrénées. À la croisée entre anthropologie environnementale et écologie comportementale, et selon une démarche impliquée, au plus proche des enjeux de terrain, notre attention s’est entièrement focalisée sur l’estive d’Ourdouas, un territoire de 850 hectares au coeur de la vallée du Biros en Ariège. Au cours de l’année 2019, deux approches ont été mises en oeuvre de manière complémentaire. Des entretiens avec les membres du groupement pastoral ainsi que des temps d’observation sur le terrain ont permis de réaliser une ethnographie des pratiques pastorales alors que la fréquentation de l’estive par les ours a été évaluée via l’installation d’un dispositif de 31 pièges photographiques.L’utilisation spatiale et temporelle de l’estive par les pastoraux est régie par différents critères : la qualité de la ressource fourragère, les éléments météorologiques, la présence de points d’eau, les contraintes topographiques et paysagères ou encore le comportement plus ou moins grégaire des brebis. La présence du prédateur agit en interaction avec ces différents enjeux et complexifie les choix opérés par le berger dans la conduite du troupeau. Les ours privilégient certains secteurs et certaines périodes. Nos observations suggèrent notamment une fréquentation plus importante du haut de l’estive ainsi qu’un pic de fréquentation à la fin du mois d’août et une absence de passages en fin de saison. La protection du troupeau s’avère complexe et répond à des facteurs micro locaux propres à l’espace considéré. Alors que sur le bas de l’estive une protection efficace semble être assurée par la présence complémentaire du berger, d’un parc de nuit et de chiens, sur les hauteurs à l’inverse, la distance à la cabane du berger ou encore la topographie limitent le regroupement du troupeau et augmente le risque de prédation.Notre étude a permis de montrer comment des ours et des hommes interagissent au sein d’un même territoire et entretiennent une relation singulière, spécifique à cette estive. Alors qu’une tentative de « négociation » est en train de se jouer, comprendre les tenants et aboutissants de cette relation est un enjeu majeur de nos recherches à venir. Il s’agit d’une part d’appréhender la complexité des facteurs qui guident les choix opérés par les acteurs du groupement pastoral et d’autre part de mieux saisir le comportement des ours notamment en lien avec les mesures de protection mises en oeuvre.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.101
Threshold uncertainty score0.201

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.006
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.220 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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