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Record W1548586497 · doi:10.4000/brussels.1124

Comment les corps techniques construisent la ville

2016· article· fr· W1548586497 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueBrussels Studies · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicArchitecture, Design, and Social History
Canadian institutionsMinistère des Transports
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article croise le résultat de deux recherches doctorales et est le fruit d’un travail ayant pour cadre une étude plus globale sur les élites dans la ville. Deux sociologues y retracent la planification de l’extension de la ville par l’inspection de voirie au 19e siècle et la création du métro par le Service Spécial d’Etudes de la STIB au 20e siècle. Dans les coulisses des services de l’État, en décortiquant les archives internes de l’Administration (correspondances, rapports, notes et circulaires), on découvre que les fonctionnaires et plus particulièrement les corps techniques ont développé une pratique du temps permettant la réalisation pas à pas de grands projets. Le temps y est une donnée tactique et flexible, formulée et manipulée de manière à susciter le déploiement de la ville et engranger l’engagement irréversible des acteurs impliqués. La conclusion commune aux deux analyses, pourtant réalisées parallèlement, est de remettre en cause l’idée qu’il faudrait avant tout des visions et pouvoirs forts pour Bruxelles pour faire face aux grands enjeux urbanistiques. En guise d’alternative, sur base des enseignements de l’histoire des organisations, les auteurs proposent de s’intéresser d’abord aux corps techniques, à leur savoir-faire et à leur capacité d’être des médiateurs.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.724
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.054
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.224 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it