La cité médiévale d’Aigues-Mortes (Gard) : nouvelles données géomorphologiques et archéologiques sur un site méconnu
Bibliographic record
Abstract
Depuis 2013, la cité d’Aigues-Mortes fait l’objet de recherches dans le cadre d’un Projet Collectif de Recherche « géoarchéologie des ports médiévaux d’Aigues-Mortes ». Le PCR regroupe archéologues, historiens, palynologues, géomorphologues qui s’intéressent à la fondation de cette cité portuaire. Les études portent sur la dynamique paysagère au Moyen Âge, le fonctionnement du port, les archives, l’inventaire des vestiges, les échanges commerciaux, les techniques de construction… Aigues-Mortes était au xiiie siècle une cité portuaire au sein d’un paysage aux ambiances lagunaires, marines et palustres. Le port d’Aigues-Mortes s’est colmaté rapidement. Moins de 50 ans après sa fondation, des dragages ont été réalisés mais en vain. Les pressions humaines et climatiques (Petit âge de glace) peuvent expliquer cette hyper-sédimentation. Le rivage lagunaire se situait à une vingtaine de mètres des fortifications. Depuis la rive, on accédait à la cité sur un sol constitué par plusieurs remblais afin de surélever un terrain trop humide. À la base du rempart, les constructions présentent une élévation en moellons à bossage qui prend appui sur une structure saillante. L’ensemble forme un radier de pose. Les données archéologiques révèlent aussi la richesse de la production de céramiques et de faïences de l’Uzège et des échanges commerciaux avec la Catalogne.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".