Remuer ciel et terre. Apport du LiDAR à l'archéologie
Notice bibliographique
Résumé
Dans l’Est de la France, la cartographie LiDAR a été utilisée à de nombreuses reprises. La dernière en date, a été réalisée sur un massif forestier du versant lorrain du massif vosgien, entre Remiremont et Epinal, dans le cadre du projet de recherche AGER (Archéologie et Géoarchéologie du premier Remiremont et de ses abords). Elle visait, en s'adossant aux méthodes archéogéographiques, à mesurer l’impact qu’eut l’abbaye de Remiremont, fondée au VIIe siècle, sur la gestion du sol et l’évolution du paysage, dans un environnement de moyenne montagne, sans rien négliger des aménagements humains antérieurs et postérieurs à cette période. Au terme de trois années de recherche, une restitution publique fera le point sur l’état d’avancement du projet dans le cadre des manifestations scientifiques et culturelles organisées pour la célébration du 1400e anniversaire de la fondation de Remiremont. Ce colloque, sera également l’occasion d’un bilan sur l’apport du LiDAR dans la recherche archéologique du Grand Est et de ses régions et pays limitrophes - enjeux, méthodologie, études de cas - en privilégiant, par souci de comparaison, des interventions de chercheurs travaillant dans des secteurs au relief contrasté.
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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».