Ontologia

Laboratoire écologique

Outils exploratoires construits sur des méthodes documentées et des données sourcées. À visée pédagogique, exploratoire et décisionnelle — pas de prédiction.

À lire avant d'utiliser ces outils

Ces outils sont des simplifications du réel : ils ne capturent ni l'adaptabilité des espèces, ni la dispersion, ni les dynamiques évolutives, ni les réponses au changement climatique. Chaque résultat affiche un récap humain en clair, ses chiffres-clés interprétés, et un mode expert dépliable avec données sourcées, méthodologie complète, citations et exports. Les valeurs sont à interpréter comme des tendances structurelles, pas comme des prédictions.

→ Ce que nous ne simulons pas et pourquoi

Plantes pour la biodiversité

Quelles plantes natives privilégier dans un jardin, une bande mellifère, une friche ?

Citoyens · Agriculteurs · Aménageurs

Pollinisateurs d’un milieu

Quels pollinisateurs visitent quelles plantes localement ?

Citoyens · Agriculteurs · Enseignement

Cascade de dépendance

Si une espèce disparaissait localement, qui serait affecté ?

Tous publics · Pédagogique

Espèces parapluie

Pour protéger 80 % du tissu local, sur quelles espèces concentrer les efforts ?

Naturalistes · Élus · Aménageurs

Comparer A vs B

Comparer 2 plantes (verdict de plantation), 2 animaux, ou 2-3 territoires.

Enseignement · Élus · Naturalistes · Journalisme

Partenaires absents

Quels partenaires nationaux manquent à cette commune ?

Naturalistes · Recherche

Robustesse du réseau

À quel rythme l’écosystème s’effondre face à différentes stratégies de retrait ?

Recherche

À venir

Créer ma simulation

Composer ses propres scénarios à partir des outils de base. À venir.

Power users

Comment fonctionnent ces outils

  • Récap humain en tête de chaque résultat — phrase d'interprétation auto-générée à partir des données, sans LLM.
  • Tuiles-clés : 4-6 cartes avec les chiffres qui comptent et leur sens.
  • Mode expert dépliable : données brutes, sources DB, méthodologie formelle, citations, exports CSV/JSON.
  • Les outils incertains (cascade, robustesse) utilisent du Monte-Carlo avec intervalles de confiance à 95 % — pas de résultats déterministes faussement précis.
  • Tout est calculé sur le backbone disparity filter (Serrano et al. 2009 PNAS) du sous-graphe communal : seules les arêtes statistiquement signifiantes sont retenues.
  • Les biais hérités (publication GloBI pharma/agro, inventaire géographique GBIF, absence de dimension temporelle) sont documentés en méthodologie §10.