Bibliographic record
Abstract
Le projet PACK_AGB (septembre 2022 – juin 2024), co-financé par l’ADEME et coordonné par le CTCPA, réunit l’ensemble des Instituts Techniques (IT) aval (ITERG, IFIP, IFV, ACTALIA), ainsi que l’IPC pour son expertise sur les matériaux plastiques et le bureau d’études Bleu Safran pour son expertise dans la méthodologie d’Analyse de Cycle de Vie (ACV) appliquée aux emballages. Ce projet PACK_AGB présentait le double objectif suivant : - Pour les produits de la base de données Agribalyse couverts par le périmètre des Instituts Techniques (soit environ 50% des produits de la base) : améliorer la modélisation des emballages dans Agribalyse. - Pour les produits restants non couverts par le périmètre du projet PACK_AGB : proposer un cadre méthodologique de référence pour de futures mises à jour dans Agribalyse. Les contributions du projet PACK_AGB pour les produits couverts par le projet ont été intégrées à partir d’Agribalyse 3.2. (2024). Le projet PACK_AGB et la méthodologie développée ont fait l’objet d’un rapport méthodologique et d’un tutoriel de modélisation des solutions d’emballages.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.171 | 0.110 |
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".