Frontière et espace de vie : comparaison de deux faisceaux de mobilité quotidienne
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous proposons d’analyser les comportements spatiaux de frontaliers qui traversent quotidiennement la frontière entre le Luxembourg et la France (faisceau de mobilité : Thionville-Luxembourg). Nous supposons que la frontière influence les plannings et les espaces d’activités des frontaliers et contribue à la formation de routines et de comportements spatio-temporels spécifiques. Ces particularités sont mises en évidence par la comparaison des comportements spatiaux de ces travailleurs frontaliers, confrontés à ceux d’actifs se déplaçant sur un faisceau de mobilité comparable non marqué par une frontière étatique : Voiron-Grenoble. Les analyses comparées, qui mobilisent deux enquêtes de mobilité standard CERTU, mettent en évidence un premier effet dérivé du différentiel frontalier sur le choix de localisation et la durée des activités quotidiennes des frontaliers : achats, loisirs, visites. Les travailleurs frontaliers présentent un ancrage résidentiel important car ces actifs passent davantage de temps à proximité de leur domicile. A contrario, les actifs non frontaliers privilégient la proximité du lieu de travail pour leurs activités routinières « secondaires ».
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".