Les territoires du football en Tunisie (1906-2015)
Notice bibliographique
Résumé
En préparation de la coupe du monde de football en Russie aux mois de juin et juillet 2018, un article publié dans le journal Le Monde au mois de mars soulignait que les Tunisiens semblaient moins attachés à leur équipe nationale qu’aux principaux clubs évoluant dans le championnat de première division. Ce constat est à mettre en regard avec la manière dont ce sport s’est implanté et diffusé durant le protectorat français, le rôle politique qu’il a pu jouer que ce soit dans la marche vers l’indépendance ou, plus récemment, lors des grandes manifestations de la révolution de jasmin durant l’hiver 2010-2011. Enfin, le football, premier sport en Tunisie par le nombre de licenciés, s’adosse mais aussi contribue en partie à entretenir les grandes inégalités territoriales entre le littoral et l’intérieur, le Nord et le Sud par l’implantation des principales équipes participant au championnat le plus prestigieux, celui de la Ligue ou Division 1. Toutefois, quand sont prises en compte les Ligues régionales, force est de constater que ce sport joue aussi un rôle notable dans les manières dont l’aménagement et les rééquilibrages au sein du territoire national peuvent être appréhendés.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».