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Record W1510845812 · doi:10.4000/rhcf.720

L’inventaire de la voie ferrée Andelot - La Cluse ou une ligne en quête d’auteur

2009· article· fr· W1510845812 on OpenAlexaboutno aff
Laurent Poupard

Bibliographic record

VenueRevue d’histoire des chemins de fer · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette communication traite de l’étude d’une voie ferrée modeste reliant Andelot-en-Montagne dans le Jura à Montréal-La Cluse dans l’Ain, mais qui, desservant le Haut-Hura, présente une forte concentration d’ouvrages d’art, principalement dans la région Morez-Saint-Claude, bien connue pour son activité artisanale et industrielle qui a motivé la construction de la ligne. Elle présente la méthode retenue pour réaliser un inventaire de ce patrimoine ferroviaire dans le cadre des méthodes de l’Inventaire général, les sources utilisées et les problèmes rencontrés.Construite par sections à partir de 1865 et ouverte dans son entier en 1912, la ligne relie deux lignes existantes, Dole-Neuchâtel (1862) et Bourg-en-Bresse - Genève (1882). Son tracé difficile explique la présence de très nombreux ouvrages d’art. 20 gares sur 26, le tiers des maisons de garde-barrière, les trois quarts des passages à niveau d’origine subsistent aujourd’hui, ainsi que la presque totalité des ponts, passerelles, aqueducs et viaducs (488). L’inventaire répertorie comme « objets mobiliers » les éléments de signalisation, les appareils de voie, le mobilier des gares, les outils du travail des cheminots.La recherche dans les archives a été suivie d’une nécessaire sélection d’un échantillon adapté au patrimoine ferroviaire d’une part, au nombre et à l’état de conservation des différents types de biens d’autre part. Une organisation nouvelle des dossiers de l’inventaire a été élaborée. L’application de plans-types pour les ouvrages d’art et les gares et maisons de gardes pose la question de l’identité de leurs auteurs, qui est essentielle à la démarche des chercheurs de l’inventaire mais n’a pu dans ce cas recevoir de réponse satisfaisante.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.273
Threshold uncertainty score0.543

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0240.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.252 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2009
Admission routes1
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