Désirs de gares TGV : du projet des édiles locaux au “désaménagement” du territoire
Bibliographic record
Abstract
Le TGV a suscité en France, à côté de gares urbaines assez bien insérées en ville, des gares “exurbanisées”, stations de plein champ, créées de toutes pièces et bien souvent à la demande d’élus locaux. Ceux-ci en attendaient de multiples bienfaits dont le développement d’activités auprès de la gare. La plupart de ces attentes n’ont pas été satisfaites. Pourquoi alors existe-t-il toujours un fort “désir de gare” chez des élus locaux, des responsables économiques, voisins d’une ligne à grande vitesse en service ou à construire ? Pourquoi dédaigne-t-on le passage des TGV en gare centrale ? Pourquoi ignore-t-on les connexions TGV/trains régionaux pouvant irriguer en profondeur les territoires ?Nous interrogerons l’image perçue du TGV, les compétitions interurbaines, les rationalités économiques, les conceptions territoriales pour rendre compte de ce “désir de gare” et pour conclure à l’impérieuse nécessité d’un cadrage national des rêves d’une grande partie des édiles français, un peu trop prompts à déménager le territoire à leur profit supposé.
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 | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".