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Enregistrement W2784169966 · doi:10.15454/1.5138503680677366e12

Synopsis numéro spécial « légumineuses »

2017· preprint· en· W2784169966 sur OpenAlexaboutno aff
Gérard Duc, Jean‐Michel Chardigny

Notice bibliographique

RevueProdinra (INRA Bordeaux-Aquitaine) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceMolecular biologyArtBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synopsis special issue “Legumes” Agricultural plant production in occidental countries evolved during the 20th century towards more specialized and intensive systems, mobilizing large inputs of agrochemicals and decreasing legumes’ production. This situation leads to agronomic difficulties resulting in low diversity within cropping systems, in reduced protein autonomy of several countries, in pollutions and in increased plant stress frequencies in relation to climate change. On the other hand, the human diet has changed with an increasing meat protein intake in high GDP countries, thus lowering the incorporation of pulse seed in foods; and simultaneously health problems resulting from malnutrition have increased in areas with lower GDP. These facts highlight the huge need for rapid reactions at world and territorial scales, rethinking and reconnecting agricultural and food systems towards healthy and sustainable situations. Possible levers include larger area for legume cropping. Even if these productions are nowadays very low in France and Europe (<3% of arable land) they offer potential benefits since these plants (i) establish a symbiosis with soil rhizobia bacteria that allows them to fix nitrogen from the atmosphere and (ii) the products of these crops are sources of protein and have been recognized with nutritional and health values. They also represent key possibilities for developing the protein autonomy in France and the EU. 2016 was declared by FAO as the International Year of Pulses. Against this backdrop of increasing global demand for sustainable protein for food and feed and for climate change mitigation, this opportunity led INRA, CIRAD, Terres Univia and Terres Inovia to organize the 1st "Francophone meeting on legumes" (RFL1) (May 31 - June 1st 2016 in Dijon, France) with attendees from the whole sector, i.e. scientists as well as technical and professional organizations, to discuss the multiple issues and opportunities of seed and forage legumes. Besides French actors, representatives of countries such as Canada or those of the African continent, which are very concerned in various ways for these productions, were targeted; and therefore a French-speaking international perimeter was chosen by a scientific and technical committee for this meeting, Various sessions provided an opportunity to review the current bottlenecks and levers for the development of legumes for human and animal consumption, ranging from the organizational level of policies and sectors, through the levers in culture that would allow an increase in production volumes (new cropping systems, varieties, efficiency of symbiosis), to the quality aspects of raw products or processes that can improve nutritional value or health and bring added value (new production systems and varieties, new products in food or in animal husbandry systems). Impacts on sustainability of production or food have been considered within all of these strategies. The contributions of this special issue are representative of the papers presented during the meeting, which involved more than 250 attendees.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1460,105

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,243 · 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
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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