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Record W2791451061

Transferts de plantes. De la Méditerranée arabophone aux Amériques : les herbes aromatiques et leurs dénominations

2008· preprint· fr· W2791451061 on OpenAlexaboutno aff
Elisabeth Motte-Florac, Mélissa Barkat-Defradas, Rachida El Ghannami

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2008
Typepreprint
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicBotanical Research and Chemistry
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyForestryArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'habitant des pays arabophones du Bassin méditerranéen qui se promène dans les marchés d'Amérique Latine, ne peut se sentir totalement dépaysé. Un grand nombre d'herbes aromatiques et de noms de plantes lui sont familiers. Rien d'étonnant à cela. Du VIIIe au XVe siècle, diverses plantes, dénominations, pratiques alimentaires et thérapeutiques ont été importées par les Arabes dans la péninsule ibérique. À partir de la « Conquête », elles ont été introduites dans le Nouveau Monde où les Espagnols ont cherché à recréer leur mode de vie. Plusieurs de ces plantes aromatiques sont également présentes dans le Sud de la France et ont fait partie de transferts transatlantiques avec l'Amérique du nord, amenant ainsi une part de cette culture méditerranéenne jusqu'au Canada. Dans une étude comparative, nous examinerons l'importation des plantes aromatiques de la Méditerranée arabophone vers l'Amérique Latine et le Canada. Les espèces introduites sont-elles les mêmes ? Les pays à l'origine du transfert ont-ils été déterminants dans le choix des espèces ? Quels contextes locaux ont permis ou facilité leur intégration ? Pour les plantes que l'on trouve actuellement dans ces deux aires américaines, nous analyserons les dénominations et chercherons à identifier (i) les dialectes arabes dont proviennent ces phytonymes, (ii) les facteurs qui ont favorisé leur stabilité ou leur changement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.321
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.043
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2008
Admission routes1
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