MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3011830309 · doi:10.1051/lhb/2020004

Compte rendu de la conférence internationale EVAN 2019

2020· article· fr· W3011830309 sur OpenAlex
Marc Andreevsky, Roberto Frau

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueLa Houille Blanche · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Edf-R&D-Chatou a accueilli la conférence internationale EVAN (Advances in Extreme Value Analysis and application to Natural Hazard) du 17 au 19 septembre 2019 réunissant chercheurs, ingénieurs, étudiants et universitaires. Cette conférence a été l’occasion pour tous les professionnels présents de partager leurs expériences et leurs idées sur l’étude des variables géophysiques extrêmes (niveau de la mer, vents, vagues, neige, température, précipitations, débits…) et les travaux liés aux risques naturels (inondations, submersion marine, tempêtes de vent, vagues de chaleur, sécheresses, glissements de terrain, orages, érosion, tremblement de terre et tsunami). Le Laboratoire National d'Hydraulique et Environnement (LNHE) d'EDF et le Laboratoire Saint Venant ont organisé cet évènement avec la Société Hydrotechnique de France (SHF). Trois invités d’honneur, qui ont été très appréciées, sont intervenus au cours ces trois journées d’échanges : (1) Taha Ouarda, professeur d’hydrométéorologie et de statistique à l’INRS (Canada) ; (2) Neil Macdonald, professeur de géographie à Université de Liverpool (UK) ; (3) Dario Camuffo, professeur de physique et membre du « National Research Council » (Italie). Ce que l’on retiendra sans doute de particulier est l’importance des évènements historiques extrêmes naturels permettant, d’une part, d’avoir de longues chroniques d’extrêmes (ce qui est toujours mieux pour faire des statistiques) et aussi permettant une approche très prudente quant à la perception de tendances éventuelles à court ou long terme. Par ailleurs, l’organisation générale a été très bien réussie, et l’on doit, d’ailleurs, remercier l’équipe très professionnelle du Campus de Chatou qui est d’une aide précieuse pour le succès de la conférence. Le cycle des conférences EVAN continue car en 2021, cela se déroulera à l’université de Floride et, en 2023, à Venise. Enfin, un « Special Issue » de la revue internationale NHESS va être ouvert aux participants de la conférence EVAN 2019, avec une soumission possible avant le 31 mars 2020.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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