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Enregistrement W2345636958 · doi:10.4000/vertigo.17149

Les choix d’investissements publics en culture et le développement durable : sous quelles conditions ?

2016· article· fr· W2345636958 sur OpenAlexaffvenueabout
Virginie Proulx

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis toujours, l’art et la culture servent les sociétés, parfois en leur laissant un patrimoine grandiose, souvent en divertissant la population, plus récemment en attirant le tourisme, en procurant une image de marque à une ville, ainsi qu’en instruisant et en cultivant les communautés. L’histoire retient que les dirigeants d’hier et d’aujourd’hui, d’ici et d’ailleurs qui ont investi en culture ont permis aux sociétés de s’épanouir, de développer leur créativité, de se distinguer et de transmettre leur savoir. On réalise de plus en plus concrètement à quel point la culture contribue au développement des grandes villes : Barcelone et Paris en ont fait leur force. Mais peut-on espérer que la culture soit également un vecteur de développement pour les petites villes régionales ? Et si oui, quelles sont les différentes façons d’investir en culture pour que cette dernière contribue au développement de façon durable ? Comment les décisions publiques envers différentes formes de culture et divers processus propres à son développement (ex : création d’infrastructures, production artistique, diffusion, mise en marché, promotion du tourisme culturel) peuvent-elles contribuer à engendrer un développement territorial durable ? Notre étude est basée sur une analyse de discours d’acteurs locaux à Rimouski par rapport aux choix d’investissements publics en culture et aux liens à y faire avec le développement durable.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,253 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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