Bibliographic record
Abstract
Dans cette contribution, nous interrogeons l’héritage de la pratique de l’industrie à travers les paysages qu’elle nous a laissés, visibles ou plus subtils, patrimoniaux ou repoussants, ce qui nous conduit à en proposer une typologie. Une mise en garde s’impose sur les marques du temps appliquées aux réalisations humaines, qui ont comme corollaire la transformation de la quasi-totalité des « paysages » nés de l’industrie, sous l’action des effets de la nature quelquefois secondée par les êtres humains. Manifestation de l’Anthropocène, cette rétroaction aboutit à des « méta-paysages » dont le déchiffrage est l’affaire du chercheur. Celui-ci remonte ainsi aux « paléo-paysages » qui se révèlent pourtant en mouvement quasi-perpétuel dans l’épaisseur du temps. Nous proposons une représentation triangulaire aux fins d’analyser les différents types de systèmes paysagers imposés par l’industrie, en fonction du déterminisme naturel – hydraulique, ressources de la géosphère ou de la biosphère – et de l’organisation des sociétés.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".