Trafic routier et distances de sécurité : Le dilemme de l’agriculture en Ile-de-france
Bibliographic record
Abstract
Les distances de sécurité représentent la solution la plus facilement applicable lorsqu’il s’agit de protéger les cultures agricoles de pollutions diffuses aux effets encore mal connus. Dans les années 90, certains acteurs de la filière céréales ont adopté des distances de sécurité entre les routes et les champs pour se prémunir de risques éventuels de contamination due à la pollution du trafic routier. Puis, ces mesures ont été partiellement délaissées en filière céréale alors qu’elles apparaissaient, moyennant des aménagements notoires, dans d’autres filières (herbes aromatiques). Notre étude porte sur la région Île-de-France, dont l’occupation agricole du territoire est importante et qui présente également une forte densité de réseaux routiers très fréquentés. Par une approche interdisciplinaire, notre objectif est donc de clarifier cette situation pour le moins complexe, de comprendre la genèse et l’évolution de ces distances tout en essayant d’en mesurer les effets en termes de gestion de risques (en lien avec divers usages du principe de précaution) tant sur le plan social que technique.
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 | 0.002 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".