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Enregistrement W3161597509

Le service des Phares aux États-Unis d’Amérique. Un transfert complet technologique et administratif

2009· article· fr· W3161597509 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-Christophe Fichou

Notice bibliographique

RevuePersée (Ministère de lEnseignement supérieur et de la Recherche) · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMaritime and Coastal Archaeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le 7 août 1789, le premier Congrès des États-Unis d’Amérique attribue au gouvernement fédéral la responsabilité de la signalisation maritime du pays. Cependant, le bureau chargé de mettre en œuvre les moyens et les réformes nécessaires pour réaliser un programme d’envergure est rapidement dépassé par l’ampleur de la tâche. Dès lors, les membres du Congrès décident de revoir entièrement le fonctionnement de ce service et de prendre pour modèle l’administration européenne jugée la plus efficace. Après un voyage d’étude, le lieutenant Jenkins plaide en faveur de l’adoption du système français qui l’a impressionné. Dès 1852, le Lighthouse board est créé à l’image exacte de la Commission des phares française ; le programme général d’éclairage des côtes américaines est calqué sur le plan français publié en 1825. Jusqu’aux règlements administratifs encadrant les obligations des gardiens de phares qui sont repris et simplement traduits. L’adoption du modèle administratif s’accompagne aussi d’achats massifs de matériel, et notamment d’optiques, opérés auprès de trois grandes firmes françaises, qui, il est vrai, approvisionnent déjà l’essentiel des services des phares sur toute la planète. Ce choix d’une imitation tant administrative que technique du système français, aussi étonnant qu’il puisse apparaître, a permis aux États-Unis de rattraper leur retard en moins de trente ans et d’offrir aux navigateurs du monde entier une signalisation maritime nocturne de leur littoral parfaitement adaptée aux besoins de l’époque.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,011

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,256 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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