Analyse spatialevignette|200px|Carte de cas de choléra pendant l'épidémie de 1854 à Londres L'analyse spatiale est une approche géographique qui étudie les localisations et les interactions spatiales en tant que composantes actives des fonctionnements sociétaux. Elle part du postulat selon lequel l'espace est acteur organisé. C'est une science nomothétique donc elle vise à proposer une approche modélisée de l'espace géographique en mettant en évidence des formes récurrentes d'organisation spatiales et des théories, notamment à travers diverses notions-clés : distance, réseaux, structure, .
Aire de répartitionvignette|Exemples d'aires de répartition d'espèces vivantes. L’aire de répartition, appelée aussi aire de distribution ou simplement distribution, est la zone délimitant la répartition géographique d'une espèce vivante ou de toute autre unité taxonomique qui inclut la totalité de ses populations. L'aire d'une espèce peut être continue ou au contraire disjointe (répartition en métapopulations). L'étude descriptive de la répartition géographique des espèces vivantes est la géonémie et celle explicative de ses causes est la chorologie.
Mémoire spatialevignette|La mémoire spatiale est nécessaire pour naviguer dans un environnement. La mémoire spatiale est la partie de la mémoire d'un individu responsable de l'enregistrement des informations concernant l'espace environnant et l'orientation spatiale de l'individu dans celui-ci. La mémoire spatiale est ainsi requise pour la navigation spatiale dans un lieu connu, comme dans un quartier familier. Elle est étudiée en neuroscience (chez le rat) et en psychologie cognitive (chez l'homme).
Spatial cognitionSpatial cognition is the acquisition, organization, utilization, and revision of knowledge about spatial environments. It is most about how animals including humans behave within space and the knowledge they built around it, rather than space itself. These capabilities enable individuals to manage basic and high-level cognitive tasks in everyday life. Numerous disciplines (such as cognitive psychology, neuroscience, artificial intelligence, geographic information science, cartography, etc.
Base de données spatialesUne base de données spatiales est une base de données optimisée pour stocker et interroger des données reliées à des objets référencés géographiquement, y compris des points, les lignes et des polygones. Alors que les bases de données classiques peuvent comprendre différents types de données numériques et caractères, des fonctions additionnelles ont besoin d'être ajoutées pour traiter les types de données spatiales. Celles-ci sont typiquement appelées géométrie ou caractère.
Scale (geography)In geography, scale is the level at which a geographical phenomenon occurs or is described. This concept is derived from the map scale in cartography. Geographers describe geographical phenomena and differences using different scales. From an epistemological perspective, scale is used to describe how detailed an observation is, while ontologically, scale is inherent in the complex interaction between society and nature. The concept of scale is central to geography.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Succession écologiquevignette|La recolonisation d'un milieu perturbé passe par différents stades, du stade pionnier au stade théorique du climax. Ici, le boisement par des essences pionnières commence à gagner sur la strate herbacée. vignette|Cycle sylvogénétique résumé en six étapes, avec représentation des séquences propres aux six stades.Après un certain temps survient une perturbation qui fait reprendre le "cycle" à son début (ou à un stade intermédiaire si la perturbation est peu importante).
Spatial epidemiologySpatial epidemiology is a subfield of epidemiology focused on the study of the spatial distribution of health outcomes; it is closely related to health geography. Specifically, spatial epidemiology is concerned with the description and examination of disease and its geographic variations. This is done in consideration of “demographic, environmental, behavioral, socioeconomic, genetic, and infections risk factors." Disease Mapping Disease maps are visual representations of intricate geographic data that provide a quick overview of said information.
Analyse prédictiveL'analyse (ou logique) prédictive englobe une variété de techniques issues des statistiques, d'extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des événements futurs. Dans le monde des affaires, des modèles prédictifs exploitent des schémas découverts à l'intérieur des ensembles de données historiques et transactionnelles pour identifier les risques et les opportunités.
Taxonomievignette|350px|La classification classique du vivant classe les êtres vivants selon une hiérarchie de groupes de plus en plus vastes. La taxonomie ou taxinomie est une branche des sciences naturelles qui a pour objet l'étude de la diversité du monde vivant. Cette activité consiste à décrire et circonscrire en termes d'espèces les organismes vivants et à les organiser en catégories hiérarchisées appelées taxons. Elle doit proposer des outils et des méthodes permettant de les identifier (notamment grâce aux clés de détermination).
Espècevignette| redresse=1.2| L'espèce est l'unité de base de la classification du vivant. Dans les sciences du vivant, l’espèce (du latin species, « type » ou « apparence ») est le taxon de base de la systématique. La définition la plus communément admise est celle du concept biologique : une espèce est un ensemble d'individus qui peuvent effectivement ou potentiellement se reproduire entre eux et engendrer une descendance viable et féconde, dans des conditions naturelles.
Espèce rareUne espèce rare est une espèce dont le nombre d'individus est très bas. Cette désignation peut être appliquée à un taxon végétal ou animal et est distincte du terme en danger, en voie de disparition ou menacé. La désignation d'une espèce rare peut être faite par un organisme officiel, tel qu'un gouvernement national ou une région. Le terme apparaît le plus souvent sans référence à des critères spécifiques. L'UICN n'effectue normalement pas de telles désignations, mais peut utiliser ce terme dans le cadre de discussions scientifiques.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Indigène (écologie)vignette|L'huître plate est une espèce indigène des côtes françaises. En biogéographie, une espèce, un taxon ou une population est définie comme indigène (ou autochtone) à une région donnée ou à un écosystème si sa présence dans cette région est le résultat de processus naturels, sans intervention humaine. Chaque organisme sauvage (par opposition à un organisme domestiqué) a sa propre distribution dans laquelle il est considéré comme indigène.
Espèce envahissantevignette|Renouée du Japon et autres plantes exotiques envahissantes qui affectent les écosystèmes indigènes. thumb| Miconia calvescens, originaire d'Amérique centrale est pointée dans l'accélération de l'érosion de la biodiversité d'archipels du Pacifique comme Hawaii. thumb|En Europe, les (Trachemys spp.) et autres émydidées nord-américaines relâchées par leurs propriétaires dans la nature pourraient concurrencer les espèces natives comme la cistude.
Agent-based modelAn agent-based model (ABM) is a computational model for simulating the actions and interactions of autonomous agents (both individual or collective entities such as organizations or groups) in order to understand the behavior of a system and what governs its outcomes. It combines elements of game theory, complex systems, emergence, computational sociology, multi-agent systems, and evolutionary programming. Monte Carlo methods are used to understand the stochasticity of these models.
Rang taxonomiquevignette|Principaux rangs taxinomiques. En nomenclature biologique, on nomme rangs taxinomiques, ou rangs taxonomiques, les niveaux hiérarchiques de la classification scientifique du monde vivant, qui du règne à l'espèce, forment les étages de la pyramide accueillant les taxons de la systématique d'un groupe donné d'animaux, de plantes, de champignons, de protistes, de bactéries ou d’archées.
Relative species abundanceRelative species abundance is a component of biodiversity and is a measure of how common or rare a species is relative to other species in a defined location or community. Relative abundance is the percent composition of an organism of a particular kind relative to the total number of organisms in the area. Relative species abundances tend to conform to specific patterns that are among the best-known and most-studied patterns in macroecology. Different populations in a community exist in relative proportions; this idea is known as relative abundance.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
