0 Interview 2030 Glorieuses Pilo Hotel Mixdown 02
Notice bibliographique
Résumé
Aujourd'hui, voici le 1er épisode exceptionnel enregistré en live à Lyon avec des invitées qui ont été déjà mises en avant il y a quelques années dans des épisodes précédents. Cet épisode a été enregistré au Pilo Hôtel à Lyon avec Victor Grange de La Nef, Marie Nguyen de WeDressFair, Clémentine Mossé de The Greener Good et Joanne Boachon de Minéka, Rejoignez-nous pour (re)découvrir certain.e.s des invité.e.s les plus inspirant.e.s qui sont passé.e.s dans le podcast à l'occasion d'une des prochaines soirées 2030 Glorieuses organisée près de chez vous ! Le prochain RDV aura le 31 mai à Paris à la REcyclerie en soirée dans le 18ème arrondissement. Je compte sur vous pour me dire quel.le.s sont les invité.e.s que vous aimeriez rencontrer lors de ces événements et dans quelles villes vous souhaiteriez qu’on se retrouve « en vraie » avant la fin de l’année. “2030 Glorieuses”, c’est le podcast qui met en avant les acteurs du monde de demain, ceux qui incarnent les utopies réalistes dont nous avons tant besoin. Ils sont des milliers en France à agir concrètement pour montrer que l’action est le meilleur remède contre le fatalisme et que, si nous agissons avec ambition et amour, la décennie des 2030 glorieuses est à portée de mains.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,779 | 0,207 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».