Bibliographic record
Abstract
L'urbanisation est analysée comme un processus à distinguer du couple ville-campagne, supposant deux réalités physiques sinon deux entités sociales différentes. Ce processus est associé à une tranformation du régime d'échanges. Ce terme est pris, non dans un sens économique strict, mais plutôt à la manière dont Mauss en parlait dans son essai sur le don. Il s'agit de déterminer comment, dans le processus d'urbanisation, les rapports sociaux s'articulent à travers un rapport à l'espace. L'urbanisation est d'abord examinée comme un processus d'intensification et de diversification du régime des échanges : liens superficiels, espaces intermédiaires et indétermination des échanges, temps et espace propres à faible visibilité externe, multiplication des conflits sans désorganiser le système. À partir de là, on examine comment les facilités de communiquer ont une incidence sur les structures spatiales traditionnelles. Cela aboutit à une analyse de la liaison entre la structure urbaine et la structure sociale. À ce moment, on se demande comment une valorisation d'une conception de classe moyenne crée une ambiguïté dans la perception de la position sociale et a des effets de sens opposé d'après les groupes sociaux. Ainsi est remise en question une certaine image de l'homme urbain moyen auquel l'urbanisation profiterait, quoique avec des intensités variables, d'après le niveau du revenu, le niveau d'instruction et d'autres facteurs.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".