Bibliographic record
Abstract
Il est temps qu’une nouvelle carte vienne compléter le relevé britannique du Sinaï, inachevé depuis 150 ans. À la fin du 19e siècle et au début du 20e siècle, le passage de l’individualité à institutionnalisation (chez les autorités responsables des levés) et la transformation du sud de l’histoire (biblique) en nord géopolitique (champ de bataille) conduisent à la détérioration des données cartographiques. Ces deux faits, révélés par le groupe Sinai Peninsula Research (SPR) à la suite de vingt années de travail de terrain, soulèvent une question cruciale sur la réalité des cartes postcoloniales au Moyen-Orient. Ils contredisent, en effet, le présupposé géopolitique selon lequel la péninsule est une région bien cartographiée, du fait de la production intensive de cartes par différentes autorités coloniales (pendant leur mandat) et postcoloniales (nationales : britanniques, étatsuniennes, soviétiques, israéliennes et égyptiennes). En fait, peu de ces cartes sont fondées sur des levés de terrain, ce qui a des conséquences à plusieurs niveaux, dans la mesure où l’absence de compatibilité entre les données cartographiques ne permet pas de prendre des décisions éclairées. La gouvernance, l’usage des terres et la propriété sont les questions les plus problématiques, car elles ont des conséquences sur tous les secteurs, toutes les industries et toutes les disciplines scientifiques.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.084 | 0.008 |
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".