Bibliographic record
Abstract
Les services de l’État de la région Nord-Pas-de-Calais portent actuellement un programme d’études ambitieux destiné à apprécier les effets du changement climatique sur le littoral. Ce programme a pour origine un rapport remis en septembre 2005 au Préfet de région, rapport qui préconisait de mettre en place un suivi des effets du changement climatique sur ce risque, malgré des risques immédiats de submersions modérés.Un programme de travail a donc été proposé par la direction régionale de l’environnement, de l’aménagement et du logement (DREAL) au Préfet en avril 2006, mettant à contribution l’ensemble des services de l’État en région. Un comité de pilotage associant dans un premier temps uniquement les services de l’État a été constitué, puis ce comité a été élargi à certains représentants de collectivités. Cet élargissement est un gage de partage de la démarche entre tous les acteurs régionaux. Une réunion d’information est à destination des élus du littoral également programmée annuellement, dans un souci de transparence du programme et dans le but de sensibiliser l’ensemble des acteurs locaux à ces phénomènes. Enfin, un contact régulier avec les collègues étrangers sur cette problématique permet de s’assurer de la cohérence de la démarche aux frontières et de partager les expériences sur ce sujet.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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".