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Livre et territoire, enjeux et modalités esthético-politiques du développement de la lecture à l’échelle communale : le cas de Romainville, une stratégie de territorialisation du livre sur la ville

2010· dissertation· W7143340853 sur OpenAlexaboutno aff
Kheira Benhamouda Kassab

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiterature and Culture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)New horizonsNova scotia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il semble qu’aujourd’hui la ville soit l’échelle territoriale qui permette de mener efficacement une politique de lecture publique à deux volets : une politique de pierre consistant en la construction ou l’aménagement d’espaces dédiés comme les médiathèques ; et des actions dites de médiation chargées de donner accès à tous aux supports de lecture. Ainsi, les politiques de lecture publique donnent lieu à des projets tout aussi socioculturels, en lien avec le fantasme d’une démocratisation culturelle globale, qu’urbains liés aux composantes d’un territoire.En basant notre étude sur la ville de Romainville, il est proposé de s’interroger sur les enjeux et les modalités de développement de la lecture à l’échelle communale. Surtout, il est question d’analyser, dans ce contexte, le rapport du livre au territoire et plus généralement du livre à l’espace. Car ce rapport dépasse les seules sphères socioculturelles et politiques. Il met en perspective des questionnements profondément esthétiques, liés à l’univers allégorique du livre, à l’architecture des espaces qui l’accueille et à la relation qu’il entretient avec la société.Ce travail, à la fois scientifique et professionnel, traite de ce rapprochement et des horizons méthodologiques, sociologiques et phénoménologiques qu’il dessine, en le radicalisant dans une expérience professionnelle : une stratégie de territorialisation du livre sur la ville.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,014
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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