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Enregistrement W2425036502 · doi:10.4000/vertigo.17288

Les effets du jumelage des infrastructures lourdes de transport sur les territoires : quels enseignements?

2016· article· fr· W2425036502 sur OpenAlexvenueno aff
Michel Deshaies, Camilo Argibay, Virginie Billon, Jean Carsignol, Emmanuel Chiffre, Luc Chrétien, Axelle de Gasperin, Bertrand Dépigny, Angélique Godard, Maxime Huré, Charlotte Le Bris, Harold Mazoyer, Nadia Michel, Sophie Noiret, Agnès Rosso-Darmet

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceESPACEGeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’article rend compte d’une recherche concernant les effets du jumelage des infrastructures lourdes telles que les autoroutes et les lignes ferroviaires à grande vitesse (LGV) sur le fonctionnement et la perception du territoire. L’impact écologique, les effets sur l’évolution et la perception des paysages, ainsi que les questions de gouvernance et d’acceptabilité sociale sur les espaces proches ont été plus particulièrement étudiés sur trois terrains représentatifs des grands types de jumelage observés en France. La comparaison des éléments issus des différentes analyses montre une apparente contradiction selon les échelles d'analyse de l'opportunité du jumelage. S’il offre un avantage global de gestion foncière avec une économie d'espace et la limitation de la fragmentation, il entraine aussi une surconsommation foncière avec la création d’espaces interstitiels, ainsi qu’une polarisation forte de l'espace. Du point de vue sociétal, les avantages et les inconvénients du jumelage sont aussi relatifs selon les échelles de réflexion et la posture des acteurs interrogés vis-à-vis des coupures spatiales ou organisationnelles, ou de la perception des nuisances. Le jumelage est donc plus une démarche qu’une solution technique. Traité en aval, il ne permet pas de synergie avec le territoire, mais répond uniquement à quelques sujets isolés comme la consommation d’espace.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2016
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