La diversité sur le palier. Catégorisations ordinaires d’un voisinage hétérogène à Genève
Notice bibliographique
Résumé
L’hétérogénéité de la population des centres urbains européens est souvent présentée comme une cohabitation de divers groupes (ethniques, nationaux, sociaux). L’article questionne cette perspective en se demandant comment — dans des immeubles dont la population reflète la mobilité internationale, les inégalités socioéconomiques mais aussi la diversification des modes de vie — les individus eux-mêmes perçoivent cette hétérogénéité. À travers des entretiens avec des résidents de quatre immeubles de Genève, j’analyse la manière dont ils décrivent leurs voisins. Plutôt que de les classer en groupes et de se référer à « nous » et à « eux », les interviewés combinent des catégories qui varient selon le voisin dont il est question. Toutefois, même pour les anciens résidents, certains voisins restent des inconnus dont ils ignorent jusqu’à l’existence. J’interprète ceci comme une conséquence de la grande hétérogénéité de la population étudiée, mais aussi de la moindre visibilité des voisins et de leurs activités, ainsi que de l’absence, à l’échelle des immeubles du moins, de réseaux de voisinage stables et soudés. Ainsi, loin d’être toujours des espaces d’interconnaissance, les immeubles s’apparentent à une juxtaposition d’espaces privés (les appartements) et quasi publics (les parties communes), où la coexistence passe par des formes de retenue et d’indifférence à l’égard des autres et de leurs différences.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».