Les circulants entre métropoles européennes à l’épreuve de leurs mobilités. Une lecture temporelle, spatiale et sociale de la pénibilité
Bibliographic record
Abstract
Cet article interroge les circulations d’individus entre Lisbonne et quatre autres métropoles européennes (Berlin, Bruxelles, Londres, Paris) sous l’angle de la pénibilité. L’approche proposée articule trois dimensions, à savoir la construction des pratiques de circulation entre métropoles à l’échelle biographique, le fonctionnement familial induit par la circulation et l’expérience des lieux fréquentés au quotidien dans chacune des métropoles. La prise en compte de ces trois dimensions permet de caractériser les circulants en termes de situations de mobilité à travers lesquelles est envisagée la pénibilité. Les situations de mobilité bien vécues semblent traduire un relatif équilibre dans les modes de vie associés aux circulations. L’article met cependant en évidence une série de facteurs qui peuvent contribuer à fragiliser, ou à nuancer ces situations : la lassitude, l’absence d’espace d’identification et de projet, la gestion de l’absence du circulant au sein de la famille, la modification du rapport à des lieux de ressourcement, la limitation des pratiques dans les lieux de la circulation. Au total, il n’existe pas de segmentation claire entre ces situations de mobilité du point de vue de la pénibilité. Des situations de mobilité très diverses peuvent être vécues de manière différente. La pénibilité dépend finalement d’une combinaison de facteurs qui, pris isolément, n’ont pas d’effet mécanique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".