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Record W7048637002

Les bruits de la forêt méditerranéenne

2013· article· fr· W7048637002 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDSpace (Centre National De La Recherche Scientifique) · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAuscultationSet (abstract data type)Context (archaeology)Position (finance)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette année, pour la trente-quatrième Assemblée générale, les adhérents de Forêt Méditerranéenne se sont retrouvés sur le Domaine départemental de Roussières près de Violsen-Laval dans l'Hérault.A cette occasion, Hélène Sosa du Conseil général de l'Hérault nous a présenté la politique d'acquisition d'espaces naturels du Conseil général, mise en œuvre grâce à la taxe départementale sur les espaces naturels sensibles (TDENS).Le Domaine de Roussières d'une superficie de 600 ha est, pour l'instant, un espace essentiellement consacré à l'accueil du public.Nous avons pu ainsi visiter les locaux (gîte d'étape) aménagés par le Conseil général, et parcourir une partie du réseau vert, réseau de randonnée traversant l'ensemble du département de l'Hérault, dont le domaine de Roussières.Nous y avons croisé des vestiges archéologiques (tombes préhistoriques) mises en valeur dans le cadre du réseau vert.Nous avons également rencontré Daniel Secondy, berger, qui assure le pâturage et ainsi l'entretien d'une partie du domaine, grâce à son troupeau de 500 brebis.Un appel d'offre pour l'élaboration d'un plan de gestion forestier a été récemment lancé, montrant l'intérêt du Conseil général pour la mise en place d'un plan de gestion forestier durable sur sa propriété.Nous remercions très chaleureusement Hélène Sosa et Daniel Secondy pour cette passionnante visite.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.051
Threshold uncertainty score0.101

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.002

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.

Opus teacher head0.123
GPT teacher head0.381
Teacher spread0.258 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2013
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