Les métropoles à l'épreuve de leur récit politique: Le transcodage contrarié des émotions et de la technique
Notice bibliographique
Résumé
How expresses the symbolic violence of language policy (and what rhetorical dominant) in the process of metropolisation? We mobilized the results of recent surveys conducted on public policies in urban areas of Naples, Toronto, Montreal, Lyon, Strasbourg and Grenoble to reflect on what resembles a testing time of the metropolitan narrative. We indeed the fact that political elites (elected officials, experts) are struggling to produce audible speech and legitimate intercommunal level when trying to set priorities for public action on this scale in terms of planning, development and social cohesion. In the ways of telling cities, there is both a sense of failure (of political rhetoric without emotion) and a power of oratory (speeches without professional seduction). To understand how these political narratives illustrate deficits but also explain the governance uncertain, incomplete and differentiated urban institutions, the paper proposes to incorporate into the cognitive effects of public policy context and territoriality in mobilizing different analytical traditions (Cultural Studies, the entry with the symbolic politics, Narrative policy Analysis). This combination can insist, in conclusion, the transcoding process of the common good local thwart the emergence of a political order in the metropolitan level.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».