Le quartier : Soutien et générateur des interactions sociales pour l'innovation?
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Cet article porte sur la géographie urbaine et les dynamiques de l'innovation à l'échelle du quartier. Il s'agit de s'interroger quant à l'apport des quartiers en soutien à l'innovation et à comprendre, d'une part, dans quelle mesure et comment les entrepreneurs se servent du quartier et des lieux qui s'y trouvent pour obtenir et échanger des connaissances, et d'autre part, les rapports de ce type qu'ils entretiennent avec les acteurs localisés dans le reste de la région urbaine ainsi que dans d'autres régions. À partir de l'étude de cas du quartier Mile End à Montréal, les résultats montrent que pour certains répondants ces interactions, qui revêtent un caractère à la fois économique et social, sont centrales à l'attrait du quartier. Pour eux, les tiers lieux – cafés, trottoirs ainsi que les bâtiments où se localisent leurs entreprises ‐ sont des lieux d'interaction. Cependant, pour d'autres, le quartier ne représente qu'un lieu agréable et central où se localiser : pour ceux‐ci, les interactions et échanges sont tournées vers l'extérieur.
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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».