Notice bibliographique
Résumé
1er paragraphe : L’environnement figure parmi les domaines où la politique de l’administration de Donald Trump s’est montrée particulièrement active. Le monde entier a pu le constater avec le retrait spectaculaire des Etats-Unis de l’accord de Paris sur le climat annoncé le 1er juin 2017. Le front intérieur n’est pas en reste cependant. Dès les premiers jours de son entrée en fonction en janvier 2017, la nouvelle administration effaçait purement et simplement la page dédiée au changement climatique du site web de la maison blanche, pour la remplacer par un « Plan Energie pour l’Amérique d’abord ». Elle autorisait aussitôt la construction de la phase finale du Keystone Pipeline reliant les forages de l’ouest canadien aux raffineries de l’Illinois et du Texas, précédemment suspendue par l’administration Obama. L’Agence de Protection de l’Environnement (EPA) annonçait également le retrait du Plan pour l’Energie Propre (Clean Power Plan) élaboré en 2015 pour limiter les émissions de gaz à effet de serre dans la production d’électricité, et le « retour du charbon ». Elle a depuis considérablement étendu et assoupli les autorisations de forage d’hydrocarbures, notamment de gaz de schiste.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».