Notice bibliographique
Résumé
Ce propos relève d’une réflexion personnelle, sensible, voire poétique. Il aborde ce sujet par une sorte de géographie traversière, voire d’égo-géographie des paysages nourriciers. Leur diversité est renouvelée par la fugacité et les variations des couleurs en fonction des itinéraires techniques. L’abord retenu diffère donc d’un cadrage méthodologique déjà exploré par ailleurs. Tons et couleurs relèvent principalement du travail des paysans, des stratégies arrêtées pour appliquer des rotations dans les trains de cultures. Les couleurs sont surtout le reflet de temporalités pressées. Elles sont trop souvent simplifiées, tracées en grosses mailles. L’échelle des terroirs, des mosaïques fines, a longtemps servi de référence aux paysages ruraux européens, mais s’étiole alors que sont réclamées de solides trames vertes et bleues (TVB). La couleur entre dans les critères d’évaluation d’agrosystèmes capables de résilience, d’adaptation et de projections inventives pour envisager l’avenir. Nous constatons une distorsion entre, d’une part, la réalité agro-rurale inquiète, voire très en colère, la contrainte imposée de devoir nourrir environ 9 milliards d’hommes et d’autre part les envies de campagnes locales exprimées par nos concitoyens.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,006 |
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 ».