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Record W4375842403 · doi:10.4000/vertigo.36883

STOREVAL, un indicateur de valeur écologique du foncier pour la définition de meilleures stratégies de gestion des sites des entreprises en lien avec les réseaux écologiques locaux

2022· article· fr· W4375842403 on OpenAlexvenueno aff
Laura Thuillier, Caroline De Zutter, Denis Leca, Nathalie Machon

Bibliographic record

VenueVertigO · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Conservation and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForestryGeographyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les entreprises industrielles, notamment du fait de l’emprise foncière de leurs sites de production et des produits qu’elles utilisent, contribuent à la dégradation et à la fragmentation des milieux, impactant négativement la biodiversité. Elles sont soumises à une pression sociétale croissante pour diminuer leurs impacts. Ainsi, de plus en plus d’entreprises développent des stratégies pour prendre en compte la biodiversité dans leurs activités. Elles établissent des partenariats avec des organismes scientifiques reconnus afin d’étudier leurs impacts sur la biodiversité et leur proposer des mesures pour les diminuer. Dans cet article, nous présentons un indicateur de valeur écologique, Storeval, issu de ce type de démarche. Cet indicateur composite permet à partir d’inventaires naturalistes, d’indicateurs structurels et de la modélisation des réseaux écologiques, d’estimer la qualité de l’écosystème, les pressions exercées sur lui, de prioriser les mesures de gestion et d’en évaluer les effets dans le temps. Il est applicable à l’échelle très fine de la tâche d’habitat pour des sites composés de parcelles plus ou moins dispersées dans l’espace. Sur les sites où il a été utilisé, Storeval a servi de base pour établir un plan de gestion sur le long terme. À l’échelle de l’entreprise, il apparaît comme un outil de conduite du changement vers des pratiques plus respectueuses de la biodiversité.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.044
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.023
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.207 · 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 teacher head, not a consensus.

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
Published2022
Admission routes1
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