MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2917140794 · doi:10.4000/vertigo.21718

Concevoir la synergie des cycles pour promouvoir un métabolisme agri-urbain écologiquement efficient et réduire l’exposition humaine aux polluants

2018· article· fr· W2917140794 sur OpenAlexvenueno aff
Camille Dumat, Antoine Pierart

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryChemistryHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À l’échelle globale, les villes concentrent la majorité de l’humanité et à la façon des installations classées pour la protection de l’environnement (règlement ICPE, France) elles visent la durabilité des pratiques afin de concilier activités anthropiques, enjeux Environnement-Santé et bien-être des populations. Dans ce contexte, concevoir durablement la dématérialisation et l’économie circulaire en zones (péri)urbaines, grâce à une approche volontairement interdisciplinaire et dé-compartimentée est un objectif crucial en termes de réduction des risques environnement-santé et des inégalités écologiques. La gestion durable des polluants persistants métalliques dans les projets d’agricultures urbaines apparait ainsi comme une opportunité en faveur de la transition écologique : vulgarisation scientifique, concertations citoyennes, altérité et alimentation durable sont en effet directement impliquées. Des résultats de recherche concernant quatre éléments métalliques couramment observés dans les écosystèmes urbains : le plomb, le cadmium, le cuivre et l’antimoine, sont discutés dans le contexte de projets d’agricultures urbaines pour illustrer ces réflexions indispensables pour concevoir la synergie des cycles biogéochimiques et de vie des produits, et promouvoir un métabolisme urbain écologiquement efficient afin de réduire l’exposition humaine aux polluants.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVertigOMême sujetLand Use and Ecosystem ServicesTravaux en français237 207