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Record W1968532193

Lignes ferroviaires à grande vitesse et dynamiques locales : une analyse comparée de la littérature

2010· preprint· fr· W1968532193 on OpenAlexaff
Sylvie Bazin, Christophe Beckerich, Marie Delaplace, Corinne Blanquart, Ligdwine Vandenbossche

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2010
Typepreprint
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicAviation Industry Analysis and Trends
Canadian institutionsMinistère des Transports
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans ce contexte, cette communication s'intéresse spécifiquement au rôle des lignes ferroviaires à grande vitesse (LGV) sur les dynamiques économiques locales. Cette question est en effet d'actualité compte tenu des nombreux projets de lignes à grande vitesse au niveau mondial (USA, Brésil, Chine, etc.) et européen (Portugal, Espagne, France, etc.) et de la diversité des attentes qu'ils suscitent (dynamisme économique général, attractivité de nouvelles entreprises ou de ménages (qui bénéficieraient de nouvelles opportunités en matière de mobilité domicile/travail), développement de programmes immobiliers résidentiels ou de centres d'affaires autour des gares, développement du tourisme, renouvellement de l'identité urbaine, etc.). Cette communication se propose d'inviter à la prudence quant à cette liaison en mettant en évidence les écarts entre ces attentes exprimées dans la littérature grise ex ante à l'échelle nationale et internationale et les résultats de cette littérature ex post (1). Si l'existence de tels écarts renforce l'hypothèse selon laquelle des conditions doivent être réunies pour que d'éventuels effets se produisent, nous montrerons que ces conditions énoncées précisément dans la littérature académique, ne sont reprises que partiellement dans la littérature grise (2). Or ces conditions permettent de montrer que les effets sont toujours le produit d'une confrontation singulière entre une desserte, un contexte territorial spécifique et des jeux d'acteurs particuliers ; une reproduction à l'identique de cas particuliers de success stories est alors nécessairement illusoire.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.730
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2010
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