Notice bibliographique
Résumé
Plus récurrents chaque jour, les exemples pratiques de la ludification des villes nous présentent de nouvelles pratiques évoquant des enjeux importants qui méritent d’être approfondis. En nous référant aux études sur les jeux urbains des auteurs De Souza e Silva et Andrade ainsi que par le concept de ville à l’échelle humaine de Gehl, nous cherchons à comprendre de quelle manière les activités ludiques pratiquées dans les espaces urbains peuvent favoriser l’appropriation de ces espaces. Dans une approche qualitative d’étude de cas multiple, nous avons analysé comment s’accomplit ce processus à travers l’observation du déroulement de trois activités ludiques à Montréal. Analysant les données recueillies à l’occasion des parcours observés, des questionnaires et des entrevues, nous avons découvert les facteurs déterminants qui favorisent l’appropriation des espaces urbains. Nous avons aussi identifié d’autres phénomènes déclenchés : l’occupation des espaces urbains, la création de nouveaux souvenirs, l’encouragement de nouveaux comportements, la découverte et l’exploration de la ville, le changement de fonction et de perception des espaces et la valorisation des espaces urbains. D’ailleurs, nous avons vérifié que la narration a un rôle d’intensification de ces phénomènes, rendant les activités plus intéressantes, agréables et porteuses de sens. Nous avons donc conclu que certaines activités ludiques pratiquées dans les espaces urbains servent au développement de la ville à l’échelle humaine, contribuant à sa vivacité, sa sécurité, sa durabilité et sa santé. Elles ont également des effets positifs sur les participants, encourageant le vivre-ensemble, la sociabilité et les liens affectifs dans les espaces urbains.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 ».