L’espace rural euro-méditerranéen : approches méthodologique et typologique
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est d’offrir une lecture originale de la ruralité qui combine une dimension à la fois spatiale et démographique. Au regard des limites de travaux antérieurs, nous proposons de repérer les formes de ruralité, à partir des structures de peuplement, dans toute leur complexité à l’échelle de trois pays de l’espace euro-méditerranéen : la France, l’Italie et l’Espagne. Après un examen de la littérature concernant les modalités de caractérisation de l’espace rural, nous discuterons les atouts et limites des différentes définitions de cet espace. Nous présenterons ensuite une méthode de construction d’une typologie organisée autour des notions de diffusion / concentration, continuité / discontinuité. Pour terminer, nous apporterons des éléments de synthèse en lien avec les résultats statistiques et cartographiques autour des classifications du rural. Au final, l’enjeu de ce travail réside dans l’apport d’une définition fonctionnelle du rural afin de faciliter les analyses comparées à l’échelle internationale.
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 | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".