Mise en place du schéma directeur de l'information géographique (SDIG) : exemple du CETE Nord-Picardie. Méthodologie appliquée et constats dans le cadre du plan d'actions stratégique 2001-2004 et premier bilan 2005
Bibliographic record
Abstract
La validation, en 2003, du Schéma Directeur de l'Information Géographique, puis sa diffusion dans les services déconcentrés, nécessite pour ses derniers, une appropriation du document et des conséquences à en tirer sur la modernisation de leur organisation en matière d'Information Géographique.L'exemple du CETE Nord Picardie, par sa démarche d'analyse de l'existant quant aux acteurs, à l'organisation du CETE, aux données disponibles et nécessaires, aux outils, à la formation et aux partenariats diagnostique précisément l'ensemble des volets du SDIG.Ce bilan couplé avec une analyse du « marché » de l'Information Géographique à l'échelle du CETE permet d'en extraire une véritable stratégie globale du CETE basée sur la communication et l'information autour des compétences (diagramme des compétences), mais aussi de mettre en perspective l'évolution des missions.Ce rapport pourra donc servir de structure méthodologique pour la mise en oeuvre locale du SDIG pour les autres services déconcentrés du Ministère.
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 | 0.007 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".