La fréquentation différentielle d’une aire de camping en forêt : un indice et une application
Notice bibliographique
Résumé
Les techniques de mesure de la fréquentation sont variées et, souvent, elles ne permettent pas de distinguer la fréquentation d'un lieu, de l'attraction exercée par celui-ci, et, si l'on y parvient, il est alors presqu'impossible d'associer les attributs préférés du paysage végétal aux préférences énoncées par les utilisateurs. L'indice de fréquentation différentielle élaboré ici permet non seulement de démontrer l'existence d'inégalités dans la fréquentation des sites, mais aussi d'associer ces inégalités de la fréquentation aux attraits du milieu forestier ambiant. En effet, la distribution spatiale de ces inégalités d'attraction n'est pas attribuable au seul fait du hasard. Au contraire, ces inégalités sont réparties d'une manière organisée, et leur appartenance à un type de communauté forestière contribue certainement à leur explication. Cette appartenance n'est pas le seul facteur explicatif de l'attraction. Toutefois, bien que la recherche ait porté sur plus d'une vingtaine de paramètres tant physiques, spatiaux que forestiers, cet article se limite uniquement à présenter l'indice de fréquentation différentielle mis au point et, à faire la preuve de l'existence de ce lien entre l'attraction d'un site de camping et son milieu forestier ambiant.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| 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) | 0,004 | 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 ».