Vers des systèmes de grande culture moins dépendants des énergies fossiles
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, on traite de l’adaptation des systèmes de grande culture, finalisée par une baisse de l’utilisation des énergies fossiles. On combine une analyse des leviers agronomiques utilisables, et les résultats de trois dispositifs : un dispositif d’expérimentation factorielle permettant d’évaluer le bénéfice de l’introduction de légumineuses à l’échelle de l’itinéraire technique (mélanges d’espèces) ; un dispositif d’essai-système visant l’économie d’énergie fossile à l’échelle du système de culture tout en préservant un potentiel de production élevé et en atteignant de hauts standards environnementaux ; plusieurs expériences de conception de systèmes de culture mobilisant différents leviers, dans des conditions variées de marché et de pédoclimats. A l’échelle de l’itinéraire technique, en culture annuelle, la consommation énergétique des mélanges graminées-légumineuses par tonne de biomasse produite est baissée d’environ un tiers par rapport aux légumineuses pures ou graminées fertilisées ; en culture pluriannuelle, les mélanges non fertilisés ont les mêmes performances énergétiques que la luzerne par tonne produite, et leur consommation est deux à quatre fois plus faible que pour des graminées pures, selon la graminée considérée et le niveau de fertilisation. A l’échelle du système de culture, l’évaluation du système conçu pour diminuer la consommation d’énergie fossile permet une économie d’environ un tiers, avec toutefois une baisse des rendements sur certaines cultures. Enfin, les travaux de conception avec les agriculteurs de systèmes innovants intégrant des changements de pratique montrent qu’on peut aboutir à des systèmes aux performances simulées robustes, intégrant certains impératifs ou souhaits spécifiques des agriculteurs.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".