Dossier de présentation du projet de colloque " Arbres et autres plantes de la Cosmétopée : perspectives d'innovation et de valorisation des filières en Outre-mer ". Alba Zaremski, Nadine Amusant, Clara Zaremski
Notice bibliographique
Résumé
Le colloque intitulé " Arbres et autres plantes de la Cosmétopée: perspectives d'innovation et de valorisation des filières en Outre-mer", https://cosmetopee2022.cirad.fr/sera organisé pour sa première session, en Guyane, du 28 au 30 mars 2022. Par la suite, l'ambition est de maintenir des sessions qui se dérouleront tous les 2 ans dans les territoires d'Outre-mer, avec notamment le soutien du Ministère des Outre-Mer et des Collectivités, afin de partager régulièrement les résultats de recherche issus des projets et les expériences de professionnels ultramarins. Soucieux de mieux faire connaître les richesses de la biodiversité ultramarine et du potentiel de ces bioressources en économie verte locale, le Cirad a pris l'initiative d'organiser ce colloque sur les arbres de la Cosmétopée forestière (arbres parfumeurs et guérisseurs) en intégrant une dimension ultramarine, afin de partager les résultats de nombreux projets de recherche entre les différents territoires d'Outre-mer dont ceux menés en Guyane, les projets Aquil@Guyane et Anib@rosa (http://aquilaria.cirad.fr/; https://anibarosa.cirad.fr/). Il s'agira également de conforter les liens entre les acquis scientifiques et traditionnels et les filières de valorisation ; l'innovation et son changement d'échelle durable au profit des ultramarins. Outre la valorisation de nos recherches au bénéfice des acteurs du monde agricole et économique, le colloque vise à intégrer les connaissances et les savoirs ancestraux des peuples autochtones de ces territoires, notamment dans le domaine de la Cosmétopée. Ces échanges privilégiés devraient participer au maintien d'un environnement naturel et équilibré tout en préservant et valorisant de manière durable la biodiversité exceptionnelle des territoires de l'Outre -mer français associée aux savoirs traditionnels. Cet événement scientifique et culturel, devrait rassembler une centaine de participants, réunissant chercheurs, producteurs, acteurs socio-économiques et politiques, originaires de nos territoires et départements d'Outre-mer, de métropole mais aussi d'autres zones géographiques.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».