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La revue INRA Productions Animales dans la production scientifique en élevage et sciences animales

2019· article· fr· W2979537957 on OpenAlex
René Baumont, Agnès Girard

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueINRAE Productions Animales · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicInsect Utilization and Effects
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesAnimal productionPolitical scienceArtBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis 30 ans, la revue INRA Productions Animales publie principalement des articles de synthèse sur tous les sujets concernant les productions animales à destination d’un large public d’utilisateurs des résultats de la recherche. À partir de la base de données « Web of Science ™ » (WOS) et dans le périmètre limité à la catégorie « Agriculture, dairy and animal sciences » dans laquelle la revue est indexée depuis 1997, cet article propose une analyse du positionnement de la revue dans la littérature scientifique internationale, européenne et de l’INRA. Dans une production scientifique multipliée par deux entre 1997 et 2017 dans cette WOS catégorie (9000 articles en 2017), le nombre d’articles publiés chaque année par l’INRA (environ 250) et par la revue (entre 30 et 35) est stable. La France est le 7ème pays contributeur derrière les USA, l’Inde, la Chine, le Brésil, l’Allemagne et le Canada. L’analyse lexicale de l’ensemble des références du WOS montre une grande stabilité des termes les plus fréquemment utilisés qui restent dominés par les problématiques de production. En revanche, l’analyse de l’évolution des publications montre clairement l’émergence et la montée en puissance des recherches menées sur les systèmes d’élevage, le bien-être animal et la sélection génomique, à la fois en Europe et à l’INRA. Au final, les recherches conduites par l’INRA dans le domaine des productions animales, et en particulier celles diffusées par la revue INRA Productions Animales, sont au diapason des recherches conduites à l’échelle européenne.

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.

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)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.739
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.004
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.261
Teacher spread0.236 · 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