Organiser le temps à partir des phénomènes environnementaux : écosystèmes calendaires - calendriers phénologiques
Bibliographic record
Abstract
En occupant l’Océanie, les Austronésiens, puis les Polynésiens ont développé des systèmes d’observation, d’exploitation et d’appropriation d’espaces divers qui se sont organisés sous la forme de calendriers environnementaux. L’exemple de quatre de ces écosystèmes calendaires étudiés en Océanie de l’ouest met en évidence une vision océanienne du temps lié à l’espace. Le temps cesse d’être un concept abstrait pour devenir visible grâce à la phénologie des animaux et des végétaux sur un espace défini, influencés par les cycles solaire et lunaire, réglé sur le mouvement des corps stellaires. Ils sont construits sur une connaissance globale de l’environnement enracinée dans le sacré et dans les temps mythiques. Au fil de la progression vers l’est des communautés polynésiennes, ces systèmes calendaires ont évolué. Ils traduisent une adaptation à de nouvelles contraintes et s’avèrent être de véritables outils prévisionnels. Face aux menaces de plus en plus présentes du changement climatique, la prise en compte des savoirs traditionnels s’affirme aujourd’hui comme une nécessité pour mettre en place une collaboration entre peuples autochtones et scientifiques afin de développer des stratégies face aux aléas climatiques.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".