Combinaison de proximités géographiques et socio-économiques
Notice bibliographique
Résumé
S’il est aujourd’hui reconnu que la région Rhône-Alpes se caractérise par une concentration singulière d’entreprises sportives, en particulier dans le secteur des sports de montagne et de nature, ce phénomène ne semble pas relever des paradigmes classiques analysant les interrelations territorialisées entre acteurs industriels, de recherche et de formation. Ces constats ne signifient pas l’absence à l’échelle rhône-alpine d’interactions fortes entre acteurs géographiquement proches, mais incitent à aborder ce phénomène à partir d’une approche plus descriptive et mesurée. À partir des résultats d’une enquête croisant géographie économique et géographie culturelle, cet article commencera par montrer en quoi Rhône-Alpes supporte une filière « Tourisme sportif de montagne et de nature » de premier rang en détaillant ses caractéristiques structurelles et territoriales : échelle spatiale élargie, pluralité des acteurs et fonctions interreliées… Dans une démarche compréhensive, nous essaierons ensuite de montrer l’existence de configurations localisées de coopérations, fondées sur une complémentarité de proximités géographiques et socio-économiques. À l’heure d’un questionnement des politiques publiques centralisées de clustering (Duranton et al., 2008), il semble ainsi légitime d’observer les dynamiques « spontanées » entre organisations pour comprendre de manière plus réaliste les liens entre l’attractivité des territoires et la compétitivité d’une filière.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».