L'appropriation locale de la grande vitesse ferroviaire en Europe: Les pouvoirs locaux et régionaux face au choix de tracé et de localisation des gares
Notice bibliographique
Résumé
Cet article s’interesse a « l’appropriation locale » de la grande vitesse ferroviaire, c’est a dire a la capacite des acteurs locaux et regionaux a inflechir l’inscription spatiale des LGV concues a une echelle plus large (nationale et europeenne). La methodologie s’appuie sur trois dimensions issues de l’analyse des reseaux –la morphologie, la topologie et le service–, completees par l’observation des projets urbains. La configuration spatiale du reseau ainsi decrite, est comprise comme le resultat de l'expression d'un ensemble de pouvoirs qui temoigne de differents modes d’appropriation territoriale de la grande vitesse. Les reflexions portent sur quatre agglomerations en position intermediaire sur les liaisons a grande vitesse : Lille et Nancy-Metz en France, Anvers en Belgique et Saragosse en Espagne. Ces espaces d'intermediation entre metropoles a forte visibilite internationale, se trouve face a un enjeu commun de positionnement sur un reseau qui, par nature, accentue la differenciation spatiale. Cette contribution identifie des trajectoires differenciees d’appropriation de la grande vitesse ferroviaire qui incite a privilegier la definition de cadres d'analyses permettant de faire ressortir les singularites locales plutot que la recherche de loi d'organisation de l'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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».