0. Physique et Transition énergétique
Bibliographic record
Abstract
Ce chapitre aborde la problématique de la transition énergétique et du changement climatique. Il s'agit essentiellement d'un chapitre d'application des chapitres précédents. Décrire les phénomènes associés au changement climatique est très complexe tant le climat fait intervenir plusieurs facteurs chimiques, biologiques et physiques. En 2021, le prix Nobel de Physique a d'ailleurs été attribué en partie à des experts de la question climatique : l'Américano-japonais Syukuro Manabe, et l'Allemand Klaus Hasselmann, "pour la modélisation physique du climat de la Terre, pour en avoir quantifié la variabilité et prédit de façon fiable le réchauffement climatique". A ce stade, l'objectif de ce chapitre est d'être capable d'effectuer des calculs par ordre de grandeur en lien avec la transition énergétique afin de pouvoir quantifier les phénomènes. Ce chapitre ne constitue qu'une brève introduction. Pour aller plus loin, nous renvoyons aux références citées en fin de chapitre.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.099 | 0.014 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".