Bibliographic record
Abstract
Depuis les années 1980 et 1990, les contestations associatives en France sont caractérisées par l’importance croissante des enjeux d’expertises. C’est dans ce cadre que s’est constituée la théorie desforums hybrideset sa rapide diffusion dans le monde de la recherche et des administrations. Une nouvelle perspective de transformation des espaces publics s’ébauche ainsi, qui s’appuie sur des conflits, des luttes paysagères et des expérimentations urbaines. Elle s’alimente du refus multiforme de l’expertise au motif que la preuve scientifique évacue le sensible et l’imaginaire. Les acteurs de ces contestations critiquent lastigmatisation NIMBY, mais ils refusent de se justifier, demonter en généralitépour se conformer aux modèles de l’intérêt général. Il nous semble que le refus de l’expertise et les conflits paysagers expriment une stratégie nouvelle d’esthétisation des espaces publics, stratégie qui tire les leçons de la période précédente, caractérisée par des conflits d’expertise et qui s’appuie sur les liens de proximité et le jugement esthétique pour tenter de transformer l’espace public et, du même coup, les règles du débat public.
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 | 0.009 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.016 |
| Open science | 0.001 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.003 |
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".