Les Syndicats Mixtes de transport de la loi SRU: un outil pour la gouvernance interterritoriale des mobilités?
Bibliographic record
Abstract
Résumé En 2000, la loi Solidarité et Renouvellement Urbain (SRU) a encouragé le développement de syndicats mixtes de transport dits « SRU » sous une forme institutionnelle nouvelle pour favoriser la coopération entre Autorités Organisatrices de Transport (AOT) de différents niveaux. Une dizaine d’années après, cet article propose d’étudier ces structures syndicales pour tirer un bilan des situations existantes et ouvrir des débats sur l’application locale de la réforme. Devant le défi croissant de faire interagir les politiques urbaines au-delà des clivages sectoriels ou spatiaux, les syndicats mixtes de transport SRU constituent-ils un véritable enjeu pour une nouvelle gouvernance des mobilités, susceptible de mieux prendre en compte « l’interterritorialité » des problèmes contemporains? Le premier bilan de l’étude des syndicats mixtes SRU témoigne de la souplesse de l’outil face à la diversité des situations locales. Ces syndicats apparaissent comme un fragile rouage de l’architecture interterritoriale, malgré l’étendue des enjeux qu’ils portent en matière d’intermodalité et de « mobilité durable ». Il convient cependant de relativiser les interprétations par rapport aux récentes évolutions et créations de syndicats SRU non intégrées dans cette étude.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".