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Enregistrement W4322580689 · doi:10.1051/bioconf/20235602002

Architecture et conception durable d’une cave : concept, application et exemples

2023· article· fr· W4322580689 sur OpenAlexaboutno aff
Joël Rochard

Notice bibliographique

RevueBIO Web of Conferences · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueBuilding materials and conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La construction d’un chai, ainsi que sa rénovation, imposent la prise en compte du développement durable. Cet aspect est particulièrement important pour les caves, construites pour très longtemps et support de l’image de la structure. L'architecture bioclimatique, est une approche destinée à tirer le meilleur parti des conditions d'un site et de son environnement, pour une conception naturellement confortable pour ses utilisateurs tout en optimisant notamment la gestion de l’eau et de l’énergie. L’optimisation de l’énergie, et la réduction de l’impact sur l’effet de serre associent l’utilisation de l’inertie thermique du sous-sol, et d’énergies renouvelables (solaire, puits canadien, géothermie, etc.). Vis-à-vis des effluents, le traitement écologique, vise à réduire la consommation d’énergie, à mieux s’intégrer dans le paysage et éventuellement contribuer à un développement de la biodiversité. Celui-ci repose souvent sur le principe de phytoremédiation par les plantes avec une vision d’économie circulaire. Ces traitements visent également progressivement un recyclage de l’eau pour l’irrigation ou éventuellement les dispositifs de refroidissement de la cave. La communication a pour objectif de présenter les principales pistes et démarches opérationnelles, qui peuvent s’appliquer aux caves avec les labels et retours d’expérience dans différentes régions du monde.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,218 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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