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Enregistrement W7034059242

Struggling against social and urban polarization in popular neighbourhoods of Brussels and Montreal :bchanges and convergences framed by logics of actors and institutionnal dynamics

2011· other· fr· W7034059242 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDépôt institutionnel de l'Université libre de Bruxelles (Université Libre de Bruxelles) · 2011
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal case studies and regulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial movementCivil societyCollective actionPublic policyPoliticsPolarization (electrochemistry)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Notre recherche doctorale porte sur les politiques de lutte contre la dualisation socio-spatiale menées à Bruxelles et Montréal. Ces politiques publiques ont été introduites à la fin des années 1980 dans un très grand nombre de villes occidentales (Equal Opportunity Policies et Urban Regeneration Policies dans le cadre du programme Action for Cities en Grande-Bretagne, Soziale Stadt en Allemagne, la politique de la ville en France, Urban et Objectif 2 au niveau européen, etc.) en raison de la montée de l’exclusion et de menace pesant sur la cohésion sociale urbaine. Ces politiques publiques se fondent sur la logique de ciblage territorial, de mobilisation locale et sur une approche intégrée mêlant des actions sur le bâti, les équipements collectifs et des actions sociales. C’est pourquoi elles introduisent plusieurs ruptures par rapport aux modes d’intervention publique à l’œuvre jusqu’alors. La diffusion de ces politiques publiques nous a incitée à interroger la standardisation et les transformations de l’action publique véhiculées par ce type de politiques publiques. Notre démarche se caractérise non seulement par la comparaison de deux villes, mais aussi de deux politiques publiques et de trois quartiers dans chacune des deux villes. 1.\

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0120,013
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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