Notice bibliographique
Résumé
La pandémie du coronavirus a placé le monde sous le choc des représentations qu’il a des problèmes et des solutions qui touchent son organisation, voire son existence. Sur l’échelle des risques anticipés (risques politiques, risques climatiques, etc.), la crise sanitaire confirme les inégalités produites par le système capitaliste quant aux moyens d’atténuer, sinon de gérer la menace, mais révèle aussi que, contrairement aux autres menaces documentées, les moyens « ne suffisent pas » à soustraire une population et son organisation sociale, politique et économique, aux impacts généralisés d’une nouvelle maladie. Cette crise était pourtant anticipée (Alexander, 2019 ; NIC, 2017 ; Rubin, 2011) et ses impacts sur la mobilité des personnes étaient prévisibles (Santos del Valle, 2020 ; NIC, 2017, 2008). Quel avenir pour le tourisme dans un contexte dont l’instabilité multiforme semble s’accélérer ? Ce chapitre explorera, à partir de la démarche prospective, quels scénarios d’anticipation ont dominé au cours des 10 dernières années et comment la pandémie risque de créer de nouveaux angles morts dans la révision des scénarios d’anticipation à l’horizon 2035, comme ce fut le cas au lendemain des attentats du 11 septembre 2001.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».