Recueil de projets d'expertise internationale à INRAE. Tome 2
Bibliographic record
Abstract
Ce document dit "Recueil de projets d’expertise internationale" complète un premier volume édité en 2021 sur le même type d’activité (https://hal.inrae.fr/hal-04037409). Depuis la création en 2020 de la Direction Générale Déléguée à l’Expertise et l’Appui aux Politiques Publiques (DGDEAPP) il est souligné dans les échanges internes l’importance de mieux connaître, comprendre et "donner à voir" ce que recouvrent ces activités et les produits qui les caractérisent. L’Expertise-projet internationale (EPI) a été définie à travers une note de cadrage élaborée via un groupe d’experts référents. Cette note est accessible sur l’intranet de la DAPP. Au-delà de ce cadrage institutionnel, il semble important et opportun de partager les expériences concrètes, ainsi que la diversité des projets menés par les chercheurs sur cette activité. C’est le but de ce recueil que d’illustrer cette multitude de situations et d’expériences. Ainsi ce document rassemble une quarantaine de projets menés dans plus de 30 pays à travers le monde. On découvre à travers ce recueil un grand nombre d’organisations internationales commanditaires (bailleurs de l’expertise) allant de l’AFD, la FAO, le FIDA, La Banque Mondiale, l’Union Européenne (AEE, JRC), plusieurs agences onusiennes (OMS, PNUD, OMM, UNEP, GEF), l’OCDE, mais aussi des cabinets privés qui font appel à l’expertise scientifique des chercheurs de l’établissement. On y découvre également une grande diversité thématique qu’il est impossible de décrire sans en oublier mais qui vont de la sécurité sanitaire des aliments, des innovations institutionnelles pour une agriculture durable, des dispositifs d’alerte précoce pour prévenir les inondations (CREWS), la valorisation des eaux usées (REUSE), l’économie de la déforestation, les méthodes pour limiter l’impact de l’élevage (MRV), la robotique agricole, des méthodes et outils pour reconsidérer les inégalités, la pauvreté, les structures familiales etc. Si INRAE est aujourd’hui un acteur mondialement reconnu pour la réalisation de projets de recherche dimensionnant et de haut niveau, la montée en puissance des projets d’Expertise Internationale représente un nouveau vecteur de valorisation de ses savoir-faire en renforçant sa visibilité et sa notoriété.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.258 | 0.129 |
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".