Gestion des connaissances et des innovations en production maraichère traditionnelle : vers l’urbanisation des serres intelligentes
Bibliographic record
Abstract
L’agriculture est la pierre angulaire de toute société. Son importance est primordiale afin d’offrir des aliments de qualité à moindre coût. C’est d’ailleurs l’un des enjeux actuels de la société québécoise. La chaine logistique demande d’être revue afin de s’adapter à la nouvelle réalité. Les produits biologiques et locaux doivent être offerts en plus grande quantité et diversité. La province de Québec bénéficie d’innombrables ressources et avantages afin de permettre une expansion significative. Or, son été court et son hiver rigoureux, il faut repenser le modèle de culture afin de permettre de l’adapter au style de vie de la population. Rendre l’agriculture plus performante grâce aux nouvelles technologies devient la vision de bon nombre d’agriculteurs et de chercheurs. Afin d’offrir un modèle technologique duplicable et performant, il faut être en mesure de bien comprendre les paramètres environnants. Le contrôle de ces paramètres permettra de les recréer et de les adapter aux différents styles de vie sociétale. Le partage des connaissances et la collecte de données permettront une vision plus innovante de ces modèles, tout en respectant les méthodes traditionnelles adaptées à l’automaticien et à l’autonomie des systèmes programmables.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".