Cadre théorique de la notion de complémentation caractérisant des stratégies de protection des cultures
Bibliographic record
Abstract
Est posée dans ce texte la question de ce que revêt la notion d’« intégration de méthodes de lutte » en protection des cultures et le vocabulaire avec lequel il est possible de décrire et d’estimer ce caractère intégratif. Le terme « complémentarité », auquel nous préférons le terme générique « complémentation », est largement employé dans la littérature et recouvre plusieurs fonctionnalités. Il peut tour à tour signifier « complémentarité » au sens strict, « additivité », « compatibilité » ou « supplétivité », termes pour chacun desquels nous proposons une définition fonctionnelle ainsi que quelques exemples pratiques, essentiellement empruntés au domaine de l'épidémiologie végétale. Des méthodes de lutte se « complémentent » lorsque leur application combinée est basée sur – ou aboutit à – un « complément » bénéfique, c'est-à-dire une conséquence positive en termes de moyens ou de résultats. Les éléments qui poussent à distinguer et définir différents types de « complémentation » sont liés aux conséquences, à la nature, voire à l'origine de la combinaison de méthodes.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".