Bibliographic record
Abstract
Mettre en regard, par la photographie, les territoires marqués par les industries de l’aluminium en France et au Saguenay permet de s’interroger sur la pertinence d’une comparaison entre des situations qui sont à la fois proches, car issues de contraintes technico-industrielles similaires et très différentes, car appliquées à des contextes sociaux spécifiques. Les « cités aluminières » créées par les entreprises répondent à la nécessité de loger une partie de la main-d’œuvre du fait de localisations excentrées choisies pour leurs ressources en énergie hydroélectrique. Les formes architecturales et urbaines tout comme le fonctionnement de ces cités et la gestion du bâti sont néanmoins fort différents. Cependant la question de l’éventuelle circulation de modèles au sein des dirigeants d’une industrie très tôt mondialisée reste ouverte. De même, les traces mémorielles laissées par ces industries, dans des territoires se revendiquant « vallée de l’aluminium » en Maurienne et « ville de l’aluminium » pour Arvida au Saguenay, demandent à être mieux comparées, notamment au travers du rôle joué par les formes urbanistiques et donc sociales que cette industrie a produite.
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 | 0.004 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.007 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.009 |
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".