Bibliographic record
Abstract
La saisie sociologique du phénomène urbain s'effectue par l'introduction des catégories analytiques de l'espace et de la distance, dans leur acception physique aussi bien que sociale. En effet, l'espace et la distance constituent deux facteurs essentiels déterminant les communications et les échanges sociaux. Un degré supérieur d'organisation sociale présuppose une réduction matérielle de la distance. L'urbanisation, en tant que processus de concentration des personnes et des institutions sur un espace restreint, modifie d'une manière radicale les rapports " temps-effort-distance " favorisant par là notamment les échanges sociaux. L'industrialisation, avec l'introduction massive des moyens techniques de circulation et de communication, rend, par contre, les échanges de plus en plus indépendants de la proximité physique. L'analyse de la signification de l'espace et des technologies constitue donc le point de départ pour l'étude des structures et du fonctionnement de la ville. Quatre thèmes sont abordés dans cet article dans le cadre de la problématique énoncée : les besoins des usagers de la ville ; l'impact des usagers sur les transformations de la ville ; le fonctionnement des mécanismes de développement et de planification ; les perspectives de l'évolution possible de la ville.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".