Terminologie, sécurité alimentaire et santé publique
Bibliographic record
Abstract
Le présent article interroge la place des analyses terminologiques dans le domaine de l’élevage dans la province de l’Extrême-Nord du Cameroun, qui mérite bien d’être qualifié de stratégique et même de critique en matière de sécurité. En effet, les enjeux sont de taille, puisqu’ils concernent non seulement la sécurité alimentaire et la santé publique, mais aussi d’autres objectifs sociaux. L’article présente une analyse d’un corpus de termes de maladies bovines et de descriptions pertinentes, recueilli dans le cadre de discussions en groupe. Cette analyse, fondée sur un classement des termes et sur l’examen de relations terminologiques (équivalence, synonymie), permet de révéler les structures épistémiques différentes qui sous-tendent et peut-être compliquent la communication entre personnel vétérinaire et éleveurs. Les synonymes qui ne sont pas considérés comme tels par tous les acteurs, et les termes dits équivalents qui ne se recouvrent pas conceptuellement, sont autant d’éléments sous-jacents à une communication dysfonctionnelle en milieu pastoral, avec d’éventuelles conséquences pour la sécurité alimentaire ainsi que pour la santé publique.
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 | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".