Bibliographic record
Abstract
Bien que la pollution de l’air soit reconnue comme un vrai sujet de société et comme un risque sanitaire et environnemental, de nombreux points restent à renforcer afin d’amoindrir cette menace. À commencer par la surveillance qui nous permet d’identifier les polluants ainsi que les sources d’émissions, ce qui permet par la suite de guider la recherche, mais également la communication et l’action. En effet, un fort besoin de renforcement de l’information se fait sentir. Fournir les bonnes informations et des clés de lecture adaptées à la cible permet de sensibiliser, mais également d’inciter à l’action. L’objectif principal lorsque nous faisons face à une menace est au mieux de l’éliminer ou tout du moins de la réduire. Une fois les données acquises et la prise de conscience effective, l’étape qui suit est d’agir pour obtenir une réduction de la source des émissions ou du moins de l’exposition. Avec un renforcement de la surveillance, de l’information et une volonté solide des différents acteurs concernés, une véritable politique de réduction de la pollution de l’air ne peut dès lors pas faillir.
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".