Projet « Silva Vosagus » - Les Vosges du Nord, un saltus forestier à la période romaine ? Rapport de prospection pédestre 2025. Le massif forestier du Pays de Bitche
Bibliographic record
Abstract
La campagne de prospection 2025 du projet Silva Vosagus a permis d’explorer 4,8 km² de forêt et de documenter 48 sites (dont 45 inédits). Depuis 2022, ce sont ainsi 166 sites et 36 structures isolées qui ont été recensés sur une surface prospectée de 24,7 km².Deux sites sont en relation avec la Protohistoire : une nécropole tumulaire inédite et une enceinte fortifiée attribuée à la fin de l’âge du Fer (Haspelschiedt). Pour la période romaine, l’année a été particulièrement riche. À Reyersviller, un hypocauste signalé au XXᵉ siècle a été retrouvé dans une forte pente. Il constitue le troisième exemple d’hypocauste connu dans les Vosges du Nord. D’autres sites ont été mis en évidence : un possible enclos d’habitat du Haut-Empire à Rahling, un bâtiment sur dés de grès à Montbronn, et un vaste complexe structuré par un chemin creux et des parcelles polygonales à Rohrbach-lès-Bitche. Des découvertes d’époque moderne et contemporaine viennent compléter le corpus de sites. Comme les années précédentes, la majorité des gisements découverts restent non datés. Ils concernent surtout des vestiges de pratiques agro-pastorales et de ruines d’habitats potentiels. Sur le plan méthodologique, l’utilisation des données lidar a révolutionné les méthode de recherche et d’enregistrement des sites. Le projet montre toutefois les limites de la prospection « sur écran », dont les résultats doivent impérativement être validée par le terrain. Après quatre ans de recherches, le projet Silva Vosagus a profondément renouvelé notre connaissance archéologique des Vosges du Nord, longtemps perçues comme un désert archéologique. Le principal défi du projet reste toutefois la question de la chronologie des sites mis au jour : près de 75 % des gisements identifiés ne sont pas datés. Il s’agit notamment de 10,23 km² de paysages agro-pastoraux et de plus trente habitats potentiels fossilisés. Pour dépasser cette impasse, le projet prévoit dès 2026 des sondages ciblés sur plusieurs ruines de bâtiments, afin d’obtenir un premier cadre chronologique et d’évaluer l’opportunité d’élargir ces investigations.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".