Pierre Dansereau, le gentilhomme décodeur et iconoclaste de l'écologie
Bibliographic record
Abstract
Il faut affronter le froid et la misère, se mouiller les pieds et respirer l'air pollué pour incarner une véritable problématique environnementale.» P. Dansereau 1 Agnès Pivot / Normand Brunet : Pierre Dansereau, vous êtes un homme surprenant ; précurseur de la démarche interdisciplinaire, vous parlez de votre travail scientifique en termes littéraires et engagés.Tout d'abord, parlons de l'importance pour votre parcours professionnel du voyage et des rencontres, Pour vous, écologue, on peut dire que le terrain c'est « quitter l'érablière laurentienne, premier foyer de mes recherches pour remonter à la source équatoriale, puis osciller entre les pôles pour reconstruire la gamme planétaire des contraires climatiques ».Vous avez aussi ajouté : « Une déférence à l'expérience des autres aura toujours accompagné la révélation que m'apportait chaque paysage. . .Le voyage est ma démarche la plus naturelle, la solidarité la valeur la plus chère 2 .» Pouvez-vous tout d'abord nous dire quelles personnalités, aussi bien scientifiques que littéraires ou culturelles, vous ont accompagné dans ce parcours ?Pierre Dansereau : Il faut remonter assez loin, ça commence avec la littérature, pas avec la science.À 16 ans, Cet entretien a été réalisé le 8 mai 2002.Ce texte fait partie d'un projet de numéro spécial NSS élaboré sous la direction de Laurent Lepage (Chaire d'études sur les écosystèmes urbains de l'Université du Québec à Montréal) qui doit paraître en 2004.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.004 |
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".