Architecture et conception durable d’une cave : concept, application et exemples
Bibliographic record
Abstract
La construction d’un chai, ainsi que sa rénovation, imposent la prise en compte du développement durable. Cet aspect est particulièrement important pour les caves, construites pour très longtemps et support de l’image de la structure. L'architecture bioclimatique, est une approche destinée à tirer le meilleur parti des conditions d'un site et de son environnement, pour une conception naturellement confortable pour ses utilisateurs tout en optimisant notamment la gestion de l’eau et de l’énergie. L’optimisation de l’énergie, et la réduction de l’impact sur l’effet de serre associent l’utilisation de l’inertie thermique du sous-sol, et d’énergies renouvelables (solaire, puits canadien, géothermie, etc.). Vis-à-vis des effluents, le traitement écologique, vise à réduire la consommation d’énergie, à mieux s’intégrer dans le paysage et éventuellement contribuer à un développement de la biodiversité. Celui-ci repose souvent sur le principe de phytoremédiation par les plantes avec une vision d’économie circulaire. Ces traitements visent également progressivement un recyclage de l’eau pour l’irrigation ou éventuellement les dispositifs de refroidissement de la cave. La communication a pour objectif de présenter les principales pistes et démarches opérationnelles, qui peuvent s’appliquer aux caves avec les labels et retours d’expérience dans différentes régions du monde.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".