Les paysages culturels de l’élevage de rennes en Scandinavie face au changement global : une approche multi-scalaire (Laponie suédoise, Sud norvégien)
Bibliographic record
Abstract
Les régions subarctiques font face aux effets interconnectés et pluri-scalaires du changement global (amplification des extrêmes bioclimatiques et intensification dans l’utilisation des sols). Le renne, Rangifer tarandus est un grand herbivore qui migre annuellement sur de grands espaces pour ses besoins biologiques. L’ongulé cristallise de nombreux enjeux paysagers pour les pastoralismes saamis. Plusieurs populations de rennes seront étudiées dans un suivi multi-scalaire. Nous évaluons les effets directs du changement global (fragmentation paysagère et changements climatiques) sur les paysages culturels de Scandinavie en lien avec la démographie des rennes. Par la suite, la descente en échelle géographique nous permet de caractériser via satellite et relevés floristiques les effets du changement global sur les paysages végétaux de la communauté montagnarde d’éleveurs Gabna, dans le nord de la Suède. Nous étudions ensuite les comportements migratoires des rennes sauvages norvégiens, pour appréhender les liens entre variabilité bioclimatique et écologie spatiale de l’herbivore. Les résultats principaux rejoignent ceux de la littérature scientifique, appliqués aux espaces étudiés : régionalement, changement des climats et pertes significatives en pâturages ; localement, boréalisation et embroussaillement des paysages migratoires. Les liens forts entre une partie des effets cumulés du changement global et la biogéographie scandinave de Rangifer tarandus sont ainsi discutés. L’approche paysagère dans les problématiques environnementales complexes (revendication territoriale) a révélé l’importance de l’éthique dans le dialogue science/minorités.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".