Biodiversité, restauration écologique et intensification écologique : quelles imbrications ?
Bibliographic record
Abstract
La biodiversité est un concept global qui sous-entend la variété et la variabilité du monde vivant à tous ses niveaux d’organisation, du gène à l’écosystème. Il apparait aujourd’hui que les écosystèmes de la terre ont été transformés de manière significative par les activités humaines, avec comme corollaire une menace permanente sur la diversité biologique. La fragmentation des écosystèmes naturels tels que les forêts a un impact certain sur le rapprochement entre l’homme et les animaux sauvages avec comme corollaire la prolifération des zoonoses. Cette érosion de la biodiversité est devenue un problème mondial, tant du point de vue écologique, socio-économique que sanitaire, et questionne les modes de développement des activités humaines. Pour réduire ou annihiler le processus de dégradation des écosystèmes naturels, la restauration écologique, définie comme toute action intentionnelle visant l’autoréparation des écosystèmes dégradés, a connu un essor dans le monde. Ce concept a une parenté épistémologique avec la notion d’intensification écologique définie comme un processus de transformation des écosystèmes productifs qui doit se réaliser dans le cadre de toutes les limites de viabilité d’un écosystème donné. Ainsi, il apparait aujourd’hui nécessaire, pour sauver la planète des dérives de l’agriculture conventionnelle productiviste, de faire la promotion de l’intensification écologique de l’agriculture et de la restauration écologique des écosystèmes dégradés.
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 | 0.008 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.041 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.026 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".