La prise en compte des inégalités socio-spatiales dans les politiques de mobilité : Vers de nouvelles catégories de pensée et d’action
Notice bibliographique
Résumé
Cette note présente un projet de recherche menée en France sur la prise en compte des inégalités socio-spatiales par les politiques urbaines de mobilité. Cette recherche associe de façon originale le champ de l’analyse de la mobilité quotidienne et celui de l’analyse des politiques urbaines. La question principale est celle de la production de la connaissance de la mobilité pour et par les politiques urbaines qui relèvent du transport ou non (insertion par l’emploi, politiques temporelles). Ces politiques ont de nouveaux contenus et de nouvelles modalités d’action dont on se demande s’ils ont généré un renouvellement des outils de connaissance de mobilité. Par ailleurs, les inégalités socio-spatiales liées aux besoins de mobilité sont-elles formalisées dans ces modes de production de la connaissance ? Cette recherche comprend deux volets : une analyse menée sur les actions innovantes menées à Lyon dans le champ de la mobilité par l’instance de gouvernement métropolitain, et une expérimentation méthodologique sur l’exploitation secondaire des données d’un outil traditionnel de production de connaissance, l’enquête ménages-déplacements, afin de produire un outil de connaissance des disparités individuelles de mobilité pour l’accès à l’emploi.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,029 |
| Communication savante | 0,018 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».