Bibliographic record
Abstract
Dans un but de développement économique des territoires, les pouvoirs publics sont amenés, en France, à favoriser le « capital mobilité » des individus pour leur donner le moyen d’accéder au marché du travail et à un ensemble de ressources et de services. Toutefois, il est également nécessaire de réguler les problèmes liés à l’automobilité et aux nuisances environnementales qui lui sont inhérentes. Les politiques publiques de transport ont de ce fait évolué : la notion de « droit à la mobilité » se dissout peu à peu au profit d’objectifs plus complexes de développement durable. Ce dilemme entre enjeux économiques, sociaux et environnementaux pose la question des inégalités environnementales, particulièrement quand il s’agit de mettre en place une zone à basse émission sur les grandes agglomérations, comme cela est prévu dans la loi du Grenelle II sous le nom de zone d’actions prioritaires pour l’air (ZAPA). Au regard d’une enquête de terrain menée sur une intercommunalité de Seine-Saint-Denis, en amont de la mise en place d’une ZAPA, nous avons cherché à mieux connaître l’impact d’une telle mesure et les possibles répercussions en termes d’inégalités.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 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".