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Enregistrement W1695643545 · doi:10.1051/nss:2004011

Pierre Dansereau, le gentilhomme décodeur et iconoclaste de l'écologie

2004· article· fr· W1695643545 sur OpenAlexaff
Pierre Dansereau, Normand Brunet, Agnès Pivot

Notice bibliographique

RevueNatures Sciences Sociétés · 2004
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il faut affronter le froid et la misère, se mouiller les pieds et respirer l'air pollué pour incarner une véritable problématique environnementale.» P. Dansereau 1 Agnès Pivot / Normand Brunet : Pierre Dansereau, vous êtes un homme surprenant ; précurseur de la démarche interdisciplinaire, vous parlez de votre travail scientifique en termes littéraires et engagés.Tout d'abord, parlons de l'importance pour votre parcours professionnel du voyage et des rencontres, Pour vous, écologue, on peut dire que le terrain c'est « quitter l'érablière laurentienne, premier foyer de mes recherches pour remonter à la source équatoriale, puis osciller entre les pôles pour reconstruire la gamme planétaire des contraires climatiques ».Vous avez aussi ajouté : « Une déférence à l'expérience des autres aura toujours accompagné la révélation que m'apportait chaque paysage. . .Le voyage est ma démarche la plus naturelle, la solidarité la valeur la plus chère 2 .» Pouvez-vous tout d'abord nous dire quelles personnalités, aussi bien scientifiques que littéraires ou culturelles, vous ont accompagné dans ce parcours ?Pierre Dansereau : Il faut remonter assez loin, ça commence avec la littérature, pas avec la science.À 16 ans, Cet entretien a été réalisé le 8 mai 2002.Ce texte fait partie d'un projet de numéro spécial NSS élaboré sous la direction de Laurent Lepage (Chaire d'études sur les écosystèmes urbains de l'Université du Québec à Montréal) qui doit paraître en 2004.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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