Bibliographic record
Abstract
Avec les « réseaux de nez » coordonnés par l’association Air Normand, on aborde la question de la cohabitation sur un même espace d’entités a priori antinomiques. Des citoyens bénévoles ont été volontaires pour devenir des « nez » formés afin d’enregistrer sur une longue durée des olfactions selon un protocole précis. Parallèlement, des industriels se sont engagés dans une démarche « odeurs » en formant des « nez internes ». La question des nuisances odorantes semble sans frontières et interroge les notions d’espace ou de territoire. Dès lors, que veut dire proximité lorsqu’on évoque ce type de nuisances ? Comment ces savoirs sont-ils intégrés dans la recherche commune de solutions ? L’épreuve du lieu de vie renseigne sur le « point de vue » (dans la double acception critique et géographique) effectif par lequel les riverains prennent et posent véritablement les problèmes. Enfin, on ne saurait sous-estimer la portée politique de ce dispositif dans la mesure où il contribue à la construction de l’accord entre les différentes parties prenantes.
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 | 0.009 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".