Sécurité, éducation et mobilités : maîtrise des risques et prévention
Notice bibliographique
Résumé
Maîtriser les risques voire les circonscrire constitue un enjeu de taille dans le champ des mobilités. Deux tomes abordent de façon transversale et avec des apports multidisciplinaires et internationaux (France, Canada, Afrique et Asie) la question de la sécurité/insécurité et du risque. Ce second tome « Sécurité, éducation et mobilités » aborde trois grands thèmes : Education, prévention et conduite ; Economie et aspects légaux de la sécurité routière ; Mobilités urbaines, durables. Le premier thème : « Education, prévention et conduite » aborde la question de l’éducation tout au long de la vie et de son rôle dans la prévention. Le second thème : « Economie et aspects légaux de la sécurité routière » est principalement centré sur les déterminants économiques de la sécurité/insécurité routière. Le troisième thème : « Mobilités urbaines, durables» s’intéresse au développement de nouveaux environnements ou de nouvelles technologies en milieu urbain mais aussi aux nouvelles mobilités, conduisant à une articulation avec les problématiques de développement durable.
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».