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Approche géographique de la compensation écologique en milieu marin : analyse de l’émergence d’un système de gouvernance environnementale

2017· dissertation· W7147351342 on OpenAlexaboutno aff
Céline Jacob

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Conservation and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNature ConservationNova scotiaEnvironmental policy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La réglementation actuelle, reposant sur la loi de 1976 sur la protection de la nature, impose aux maîtres d’ouvrage de respecter le principe « éviter – réduire – compenser » lors de la conception de les projets d’exploitation et d’aménagement. Lorsqu’un projet n’a pu ni éviter ni réduire les impacts environnementaux, il est nécessaire de définir des mesures compensatoires pour les impacts résiduels qualifiés de significatifs. Concernant les écosystèmes marins, ces mesures font appel à des actions écologiques ainsi qu’à des mesures de gestion et d’amélioration des connaissances sur le milieu marin. Alors que le développement de l’activité économique maritime est encouragé, en particulier, suite aux appels à la croissance bleue (e.g. tourisme maritime, EMR, pêche, aquaculture, ressources minérales marines, biotechnologies, transport maritime, construction navale), il est primordial de questionner nos capacités à prendre en compte les impacts de ces activités. A partir d’un état des lieux de la compensation sur le milieu marin en France, il s’agit d’identifier les limites du système actuel et de proposer des pistes d’amélioration. Ces dernières peuvent être méthodologiques et techniques, liées à la prise en compte de nouvelles approches ou à l’émergence de nouveaux systèmes de gouvernance. A travers l’analyse d’une cinquantaine d’études d’impacts françaises, les pressions et impacts générés par différents projets d’aménagements (infrastructures portuaires, dragages, extractions de granulats, prises et rejets d’eau, etc.) sont examinés et la pertinence des mesures ERC proposées est discutée. Ensuite, en se basant sur une revue bibliographique, la faisabilité et l’efficacité des techniques d’ingénierie écologique (écoconceptions portuaires, bio-remédiation et techniques de restauration des herbiers, macro-algues, récifs coralliens, populations d’ichtyofaune et bivalves) sont évaluées au regard des exigences de la séquence ERC. Cette analyse permet de discuter de la notion d’équivalence écologique et de proposer un arbre de décision original. D’autre part, constatant que les mesures compensatoires proposées dans les études d’impact ne sont que très rarement dimensionnées, une méthode opérationnelle permettant d’évaluer les besoins compensatoires est élaborée. Cette méthode associe une analyse multicritère de l’état de l’environnement inspirée de l’Unified Mitigation Assessment Method (UMAM, méthode utilisée en Floride pour les impacts autorisés) et une évaluation plus fine à l’échelle d’un indicateur empruntée à l’Habitat Equivalency Analysis (HEA, développée par la NOAA pour la compensation des dommages accidentels). Il s’agit ensuite d’examiner l’utilisation actuelle de l’approche par les services écosystémiques dans la compensation à travers la réglementation, les standards internationaux et la littérature scientifique. L’objectif est d’étudier en quoi cette approche permettrait d’améliorer la mise en place de la compensation mais aussi d’en souligner les limites. Enfin, l’approche sociologique de l’acteur-réseau (Callon, Latour) permet d’analyser les différents types organisationnels ayant émergé autour de la compensation en Californie. L’objectif est de critiquer, à partir de situations constatées en France et aux Etats-Unis, les réponses formulées en termes de gouvernance par ces deux sociétés côtières exigeant un principe de compensation. Ce travail souligne la nécessité de mettre en place des mesures ambitieuses et efficaces de compensation afin que le développement économique maritime cesse de contribuer à l’érosion 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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, 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 score0.226
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.236 · 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
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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