Notice bibliographique
Résumé
Ce texte a pour objectif de cerner la dimension malherbologique de nombreux enjeux contemporains, agricoles et autres, alors que paradoxalement les ressources scientifiques et techniques dans cette discipline se font de plus en plus rares. L’adoption récente des cultures transgéniques résistantes aux herbicides a permis de caractériser les problèmes agroécologiques associés aux flux géniques et à la persistance de transgènes dans l’environnement. Les questions concernant les cultures transgéniques de deuxième génération restent cependant sans réponses. Les changements climatiques qui affectent les zones d’adaptabilité et la croissance des cultures modifient aussi celles des plantes nuisibles. Des adventices notoires bénéficient déjà de l’accroissement des concentrations atmosphériques d’ozone et de CO2. En contrepartie, des espèces nuisibles sont pressenties comme sources de biocarburants et de nouvelles cultures malgré une connaissance incomplète des conséquences de leur mise en culture. On tente aussi de reconnaître la contribution de certaines mauvaises herbes à la biodiversité malgré une compréhension fort partielle des relations entre les mauvaises herbes et les autres organismes de l’écosystème agricole. La connaissance des plantes « nuisibles » revêt plus que jamais une importance stratégique, ces plantes étant au coeur de secteurs névralgiques, économiques et environnementaux.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».