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La ville-usine avec et sans l'usine : fonctionnement, reconversion et redéveloppement d'un territoire anciennement industrialisé et rural à partir du cas de Bataville (Moselle)

2025· dissertation· fr· W7164135706 sur OpenAlexaboutno aff
Antoine Brichler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrbanization and City Planning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésESPACECarpentryFirst world war

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bata est une entreprise fabriquant des chaussures qui a construit, à travers le monde, plusieurs villes-usines durant l'entre-deux-guerres, dans un grand systématisme, autour de bâtiments (de production, d'habitation, de services…) conçus sur le même modèle dans la ville-mère de ces villes-usines, Zlín, aujourd'hui en Tchéquie. Un paysage Bata, systématiquement répété et très reconnaissable, se constitue donc à partir de ces villes-usines, dans de nombreux pays. L'une de ces villes-usines Bata est construite en France, plus spécifiquement en Moselle, c'est Bataville.Ce travail de géographie, s'inscrivant dans une approche par le paysage et le territoire, a pour objectif d'étudier et de comprendre ce lieu singulier dans une géohistoire menant, de sa fondation et son développement autour de l'usine, aux réflexions récentes et actuelles sur sa reconversion et son redéveloppement après la fermeture de l'usine en 2001.Cette évolution de Bataville est remise en perspective avec celle d'autres villes-usines Bata (Batapark à Möhlin en Suisse ; Bata Factory à East Tilbury au Royaume-Uni ; Bat'ovany, renommé Partizánske après la Seconde Guerre mondiale, en Slovaquie ; Chełmek en Pologne ; Batawa, en Ontario au Canada ; Zlín, point de départ de l'aventure Bata, en Tchéquie). L'ensemble du travail s'inscrit donc dans la thématique, majeure en géographie comme en aménagement du territoire depuis la désindustrialisation, du traitement des territoires créés par l'industrie une fois celle-ci partie.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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