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Enregistrement W7032883043

Paysages de l'eau The landscapes of water

2018· other· fr· W7032883043 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenEdition (OpenEdition) · 2018
Typeother
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchaeology and Historical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeNova scotiaContext (archaeology)World heritage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Val de Loire)L'eau est un des lments fondamentaux des paysages actuels et passs.Prsente sous diffrentes formes (fleuves et rivires, zones humides, littoraux, eau pluviale, eau domestique) et des chelles spatiales varies, elle constitue tout autant un atout qu'elle gnre des contraintes.Ses liens avec l'volution des paysages sont multiples tout comme les usages et les reprsentations qui en dcoulent.Le dossier thmatique du numro 20 de la revue Projets de paysage fait suite au colloque Eau(x) et Paysage(s) organis Blois par l'cole de la nature et du paysage (INSA Centre Val de Loire), l'UMR CITERES (universit de Tours-CNRS) et la Zone Atelier Loire (CNRS).L'objectif de ce numro est d'aborder la construction des paysages lis l'eau, les relations qu'entretiennent les socits avec les paysages de l'eau mais aussi d'explorer des questions intgrant l'eau et les acteurs impliqus dans la connaissance de ces paysages ou l'action sur ces derniers ; ceci au regard de diverses approches disciplinaires ou interdisciplinaires, de diffrents espaces gographiques et chelles temporelles.Les propositions d'articles pourront s'inscrire dans trois axes thmatiques : le premier a pour objectif d'aborder la question des paysages de l'eau dans le temps long, dans une perspective la fois historique et gographique, le second de questionner la reprsentation, la planification et la gestion de l'eau, le troisime de s'intresser plus spcifiquement la question de l'eau dans les projets urbains, notamment dans son rapport aux espaces publics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2900,010

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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