Glossaire

« Utiliser le bon mot, la bonne notion, le bon concept, avec la définition la plus couramment acceptée, ou mieux avec la définition la mieux acceptée et comprise relève parfois de l’exploit, … »
                                                     
 Patrick Triplet.

> Par cette citation, je souhaite rendre un vibrant hommage au travail de Titan réalisé sur plus de dix ans par ce biologiste, docteur en écologie dont l’ouvrage Dictionnaire encyclopédique de la diversité biologique et de la conservation de la nature constitue la source de très nombreuses définitions présentes dans ce glossaire. Utiliser un langage dont les mots recouvrent des concepts clairement définis permet à chacun d’aborder et de comprendre des domaines qui ne sont pas forcément de sa compétence.

> Ce glossaire qui regroupe plus de 6 000 définitions accompagnées de leur traduction anglaise est là pour vous y aider. Il couvre les domaines complémentaires que sont la Géographie, l’Écologie et l’Économie, sans oublier de faire un petit détour par la Finance qui régit dans l’ombre une bonne part de notre existence.

> Par lui-même, de définition en définition, ce glossaire vous invite à explorer l’univers riche de la conservation des milieux naturels, d’en comprendre les mécanismes et les enjeux.

À toutes et tous, nous souhaitons : “Excellente lecture et bon voyage”.

Modèle conceptuel de données

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Terme Définition
Modèle conceptuel de données

♦ Modèle qui représente une vue abstraite du monde réel afin de tenter d'en comprendre le fonctionnement. Il vise à décrire comment les informations pertinentes sont structurées dans le monde normal.
Quelle que soit l’approche choisie, la modélisation induit l’étude des propriétés du modèle mathématique et non véritablement celle du système naturel étudié. Un modèle permet d’aller au bout des conséquences logiques de ses hypothèses initiales, et il ne sera valide que dans certains intervalles de valeurs des variables introduites. Aussi, d’un champ d’application à un autre, il devra être modifié même s’il semble à première vue décrire un même type de processus. De plus, les modèles doivent être « validés » par la confrontation de leurs résultats avec ceux d’expériences réalisables.
Une modélisation est dite stochastique si des variables aléatoires interviennent dans la définition du système.
♦ Équivalent étranger : Conceptual data model.