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Enregistrement W4235253400 · doi:10.4000/vertigo.17822

L'usage de la connaissance scientifique des pesticides et ondes électromagnétiques en Europe

2016· paratext· fr· W4235253400 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2016
Typeparatext
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBanana Cultivation and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesEnvironmental sciencePolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les articles présentés dans ce hors-série de [VertigO] sont issus d’une recherche collective menée au sein du laboratoire SAGE de l’Université de Strasbourg avec le soutien du CIERA (Centre Interdisciplinaire d’études et de recherche sur l’Allemagne) de 2015 à 2016. L’objectif est d’éclairer, à travers une mise en perspective pluridisciplinaire, les façons dont les divers acteurs que sont principalement le pouvoir exécutif, le législateur, le juge, l’avocat et les autorités indépendantes utilisent la connaissance scientifique relative aux risques liés aux ondes électromagnétiques et pesticides. Comment définir la connaissance scientifique, quelles méthodes concourent à son émergence? Existe-il un (risque de) détournement de ladite connaissance scientifique ? Est-ce de la responsabilité de ces acteurs de solliciter d’autres expertises en cas d’incertitudes ou de controverses scientifiques ? Quand peut-on parler de controverses et quelles conséquences en déduire quant au degré de protection pour le citoyen ? Ce sont certaines des questions qui sont abordées. Afin de circonscrire les études, deux risques majeurs ont été retenus qui ont les particularités communes d’être nouveaux, de faire l’objet d’un contentieux en pleine explosion, d’être invisibles et de nous concerner tous, du consommateur, travailleur au producteur. Le champ d’investigation se limite aussi aux ordres juridiques français et allemands, tout en prenant le soin d’inclure la réglementation européenne. Ces études révèlent comment la réglementation de ces nouveaux risques est fortement tributaire de la manière dont la science est, ou non, sollicitée. Ce Hors-série a été publié avec le concours de l'UMR Société, Acteurs, gouvernement en Europe (SAGE) et du Centre Interdisciplinaire d’études et de recherche sur l’Allemagne (CIERA).

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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