MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3201534124 · doi:10.7202/1092247ar

À qui profite la fibre ? Estimation des besoins en très haut débit et déploiement de la fibre optique en France

2022· article· fr· W3201534124 sur OpenAlexvenueno aff
Sylvain Déjean, Sophie Tarascou

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Regional Science · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le déploiement de la fibre optique est une condition nécessaire pour relever les défis posés par l’économie numérique du XXIe siècle. Si 80 % des français se voient promettre à l’horizon 2022 d’avoir accès à la fibre à domicile, nous savons encore peu de choses sur les disparités locales et régionales que cela pourrait occasionner. Dans cet article, nous essayons, en nous basant sur des jeux de données hétérogènes, de développer une méthode permettant d’estimer les besoins des populations en connexion très haut débit afin de les confronter à la présence ou non de la fibre optique sur leur territoire. Parmi nos principaux résultats, nous montrons qu’il existe de fortes disparités territoriales dans l’accès et dans les besoins, certaines communes notamment péri-urbaines, représentant presque 3 millions d’habitants, pourraient être, au regard de leurs besoins, particulièrement fragilisées par l’absence de fibre optique.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Regional ScienceMême sujetICT Impact and PoliciesTravaux en français237 207