Des fleuves et des estuaires : Pour qui ? Pour quoi ? L'émergence de l'interdisciplinarité dans l'étude des hydrosystèmes
Bibliographic record
Abstract
Longtemps considérés comme des objets naturels exploités par l’homme pour y mener ses activités économiques, les fleuves et estuaires européens ont été fortement modifiés pour répondre à ces fonctions. Ce sont des "anthroposystèmes", des systèmes hybrides et interactifs entre des écosystèmes et des sociosystèmes. Les populations urbaines de plus en plus nombreuses y voient maintenant des lieux de récréation et de détente qu’il faut aménager en conséquence. Leur gestion, et donc les mesures à prendre pour les faire évoluer dans le futur, ne peut donc pas se résumer à une seule démarche technique. Elle doit prendre en compte également ce rôle de régulation sociale que jouent les plans d’eau en tant que lieu d’accueil et de détente pour une population urbaine de plus en plus nombreuse. Les aspects patrimoniaux, paysagers, ludiques, prennent ainsi une place de plus en plus importante dans une vision prospective de ces milieux. Cette réflexion nécessite de mettre en place une démarche multidisciplinaire basée sur une organisation des recherches à l’échelle régionale. C’est le principe des zones ateliers de recherche en environnement.
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 | 0.006 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".