Naturalité urbaine : l’impact du végétal sur la perception sonore dans les espaces publics
Bibliographic record
Abstract
Du point de vue de la requalification de la ville contemporaine, le sensible peut être considéré comme un opérateur de formes nouvelles d'urbanité et questionne à ce titre les différents modes d'intervention sur la ville. Il s'agit donc de se focaliser sur une logique d'action sur la ville par le sensible. La connaissance fine d’un espace passe par celle de ses ambiances sonores, révélatrices de pratiques individuelles et collectives. Ces ambiances socialisantes (ou a-socialisantes) de l’espace public sont le propre de l’urbanité. Formes spatiales et formes sociales s'y rencontrent. C'est d'ailleurs là que réside l'intérêt de la recherche amorcée : les méthodes développées en faveur de la perception sonore de l’espace public questionnent des dimensions de l'environnement (son, lumière, visibilité, objets saisis au niveau sensoriel et physique), du milieu (interactions, échanges, sociaux) et du paysage (formes saisies au plan esthétique). L’article s’attache à démontrer l’importance de la place de la nature en ville et, plus particulièrement, celle du végétal, comme facteur déterminant dans l’évaluation spatiale mais aussi la perception sonore du lieu à travers trois places grenobloises. De ce fait, la transformation de la connaissance et de la perception sonore des sites expérimentaux choisis émerge conjointement avec l’apparition de nouvelles pratiques et de nouvelles représentations sociales.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".