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Enregistrement W2139571632 · doi:10.4000/insitu.12178

À propos de quelques ferrures du cheval de labeur conservées dans les collections du musée Fragonard de l’École nationale vétérinaire d’Alfort : la question de l’adhérence sur les pavés

2015· article· fr· W2139571632 sur OpenAlexaff
Christophe Degueurce

Notice bibliographique

RevueIn Situ · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMetallurgy and Cultural Artifacts
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À une époque où le cheval de travail était soumis à des travaux de force comme la traction de charges lourdes, l’adhérence de ses pieds au sol était une condition de l’efficacité de la machine animale. Si la ferrure a été assez peu variée au Moyen Âge, les chevaux étant ferrés systématiquement avec des fers à rive externe ondulée et à crampons fixes, elle s’est ensuite considérablement diversifiée à partir de la Renaissance et a connu sa plus grande variété au XIXe siècle, à une époque où les chevaux étaient sélectionnés pour répondre à des tâches spécialisées. C’est ainsi que le cheval de halage bénéficia d’un fer couvert propre à le préserver des contusions par les pierres des lits de rivière ou que le cheval d’arme fut équipé de crampons mobiles. Dans le domaine de la traction civile, les fers restèrent souvent massifs mais la recherche de l’efficacité conduisit des inventeurs à proposer des ferrures très innovantes, plus légères et renforçant l’adhérence. Les compagnies de transports parisiens qui se développèrent dans la seconde moitié du XIXe siècle, et pour lesquelles la ferrure était un enjeu économique et sécuritaire majeur, furent des vecteurs d’innovation. La ferrure Charlier, qui connut un succès certain à la fin des années 1860, reprenait les idées que Lafosse avait développées au XVIIIe siècle ; elle consistait en un fin jonc métallique incrusté dans le pourtour du sabot, autorisant le contact de la corne du sabot avec le sol tout en en limitant l’usure. Avant de s’imposer, cette innovation suscita la polémique et des conflits entre les vétérinaires les plus influents de la capitale.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations0
Publié2015
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