Évaluation de la comptabilité visuelle des sites avec certains types d’activités
Notice bibliographique
Résumé
Cet article analyse le problème de l'élaboration d'une méthodologie qui tient compte de la compatibilité visuelle entre activités et paysages (sites) pour le choix de l'affectation d'une activité sur un site. Cette comparaison peut être effectuée par un citoyen et/ou un spécialiste, en se référant aux « qualités » esthétiques. Cette méthode peut faciliter l'intégration des facteurs esthétiques aux autres facteurs utilisés pour le choix d'un type de développement pour un site. Ceux-ci sont la rentabilité économique, les facteurs sociaux, « écologiques » et esthétiques. Cet article analyse spécifiquement 5 types d'activités étudiés sur 45 sites. On a interrogé 84 personnes sur les « qualités » esthétiques des sites. Pour ce faire, on a présenté des diapositives comparant un site avec un type d'activité pour connaître l'opinion des gens sur la compatibilité visuelle. Les résultats de ces tests furent structurés sous forme de matrices de préférence, pour lesquelles une mesure de consensus et d'uniformité fut calculée. Un rang relatif des sites fut déterminé selon une moyenne du nombre de fois que chaque site était préféré à l'autre site et le résultat fut donné sous forme d'une échelle algorithmique multidi-mensionnelle. En dernier lieu on a tenté de classer les sites en fonction de chaque activité.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».