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Enregistrement W2104198283 · doi:10.7202/010590ar

La lutte territorialisée contre la pauvreté : examen critique du modèle de revitalisation urbaine intégrée

2005· article· fr· W2104198283 sur OpenAlexaffvenueabout
Anne‐Marie Séguin, Gérard Divay

Notice bibliographique

RevueLien social et Politiques · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis quelques années déjà, au Québec, au Canada et dans d’autres pays (France, Royaume-Uni et États-Unis notamment), on s’inquiète de nouveau de l’existence de quartiers de pauvreté dans les grandes métropoles. Dans ces pays ont été développées des politiques que l’on peut regrouper sous le vocable générique d’interventions de revitalisation urbaine intégrée. Ce modèle d’intervention a été retenu dans trois micro-zones montréalaises pour des projets pilotes tout juste amorcés. Cela nous sert de prétexte pour nous interroger sur les modalités générales de ce modèle d’intervention. Deux postulats de ce modèle et leurs écueils sous-jacents sont analysés et discutés. Le premier veut que la société locale puisse et doive se prendre en main. Le second veut que la lutte contre la pauvreté urbaine concentrée soit une affaire de mise aux normes du « milieu ». Sont abordés ensuite les problèmes que pose la délimitation des zones d’intervention. Nous concluons en nous interrogeant sur la place que doit tenir la lutte territorialisée contre la pauvreté dans l’ensemble des dispositifs de lutte contre la pauvreté.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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