L'ingénierie dirigée par les modèles appliquée à la conception dun observatoire sous-marin
Bibliographic record
Abstract
À l'heure où les effets du réchauffement climatique commencent à être perçus via la fonte des glaces et la désertification de nombreuses régions du globe, il devient urgent de s'équiper de technologies permettant aux scientifiques de mener des études basées sur des données réelles et sur de longues séquences temporelles. Ce besoin a contribué au développement massif d'observatoires très hétérogènes par leurs fonctionnalités tel que Netpune au Canada, Bonne Bay Observatory ou encore le projet IOOS (Integrated Ocean Observing System). Dans ce contexte de recherche scientifique, la technologie doit répondre à des besoins concrets d'études de notre environnement. Ces besoins peuvent se décrire en termes de fonctionnalités répondant aux objectifs métiers des utilisateurs de notre système. Dans le cadre de l'étude de notre environnement, les scientifiques ont besoin de faire l'acquisition de grandes quantités de données. Celles-ci peuvent alors faire l'objet de traitements immédiats ou pouvoir être réutilisées pour répondre à des études connexes suite à la détection ou la compréhension de nouveaux phénomènes. Une des problématiques est donc de doter les observatoires de l'intelligence leur permettant de répondre aux besoins scientifiques actuels et futurs. Pour cela, différents problèmes se doivent d'être résolus et l'on doit bien prendre en compte les environnements considérés.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".