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Enregistrement W4416357464 · doi:10.7202/1121392ar

Yves Lecomte – Topette1 et merci pour tout !

2025· article· fr· W4416357464 sur OpenAlexaffvenue
Émmanuel Stip

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhilosophy, Sociology, Political Theory
Établissements canadiensInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarshWetlandPlan (archaeology)Instrumentation (computer programming)Underpinning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precise monitoring of water levels in marshland wetlands is crucial for reconciling agropastoral activities with biodiversity and developing hydraulic management strategies. Innovations using low-cost technologies hold promise for equipping these territories, which require a dense network of measurement points. A tool, developed at experimental sites along the Atlantic coast, uses simple materials and a geolocated, open-source data acquisition technology, providing real-time monitoring that is easily deployable, robust, and reproducible. It is at the heart of developing a management plan involving a representative collective from the various marshland users. It represents a major opportunity for large-scale instrumentation to better understand the hydrological regimes underlying the functions provided by marshland wetlands. The analysis of this low-cost and open-source innovation raises broader questions about innovation in the management of a common good such as water. JEL Codes: Q550, Q570, Q250, Q280

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1330,039

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,332 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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