L’état des métropoles : évaluation du changement dans les villes mondiales
Bibliographic record
Abstract
De quelle façon les grandes métropoles se sont-elles transformées au cours des vingt dernières années ? Leur population et leur économie se sont-elles améliorées, détériorées ou sont-elles demeurées stables ? Ces sociétés se sont-elles centralisées ou décentralisées ? Ont-elles obtenu un statut d’instance de gouvernance ou sont-elles demeurées des entités politiquement incomplètes ? Nous tentons de répondre à ces questions en examinant plus de 120 villes et en présentant des tendances de base. Les métropoles abondent en Amérique du Nord, en Europe occidentale et orientale, au Japon, en Amérique latine et en Afrique subsaharienne. Nous examinons également la « hiérarchie mondiale » des métropoles en évaluant les changements de catégories nominales des villes mondiales. Ces changements sont aussi comparés à l’évolution du développement humain sur le plan national. D’une certaine façon, une telle étude sonde les liens possibles entre la mondialisation et ses conséquences sur le développement des villes mondiales. Nous constatons que les villes de toutes les régions du monde développé sont passées d’un statut politico-socio-économique à un autre, d’où le choix du titre de notre article.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".