Coconstruire un outil d’aide à la décision : le manuel paysager et environnemental de la gestion forestière pour le Parc naturel régional de la Sainte-Baume
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose de partager une méthode de travail en cours d‘expérimentation qui est née d’un croisement de regards entre les paysagistes concepteurs de l’atelier Saltus, spécialistes du domaine climatique méditerranéen et deux ingénieurs forestiers du bureau d’études Avisilva. La forêt est fondamentalement ancrée dans le territoire de la Sainte-Baume tant par la surface qu’elle occupe que par les fonctions économique, écologique, environnementale et sociale qu’elle remplit. Conscientes des enjeux liés à la valorisation des espaces forestiers, les collectivités se sont, au fil du temps, dotées de politiques forestières ambitieuses. La nécessité de construire un outil de gestion au service des paysages forestiers et de la biodiversité du Parc naturel régional est née de besoins exprimés par les politiques locales quant à la préservation des espaces naturels du territoire. Entre outil d’aide à la décision et outil de planification, le manuel paysager et environnemental se veut être un document transversal. Il concilie approches scientifiques et techniques au service d’objectifs pédagogiques et opérationnels. Du territoire à la parcelle, il se nourrit principalement des disciplines de la géographie (géomorphologie, hydrologie, anthropologie), et de l’écologie (séries végétales, climatologie, biodiversité) pour développer une vision dynamique des écosystèmes forestiers présents aujourd’hui sur le territoire. Il croise approches théoriques et réalités de terrain, questionne la pertinence des échelles de prise en compte des enjeux paysagers et écologiques dans la gestion des espaces forestiers, et appelle à la création de nouveaux outils de représentation.
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 | 0.013 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".