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Record W1976008491 · doi:10.4000/vertigo.12960

« Marchands de nature » : 20 ans de communication institutionnelle dans la métropole lyonnaise de 1989 à 2009

2012· article· fr· W1976008491 on OpenAlexvenueno aff
Inès Méliani, Paul Arnould

Bibliographic record

VenueVertigO · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le débat sur « quelle place pour la nature dans les métropoles? », l’agglomération lyonnaise constitue un cas exemplaire. Dans le jeu concurrentiel qui l’oppose aux autres grandes métropoles européennes, les discours promotionnels véhiculés par les services de communication utilisent la nature comme une ressource au service de l’urbanisme et de l’aménagement pour donner l’image d’une métropole verte. La réflexion proposée repose sur l’analyse lexicométrique d’articles issus de la presse institutionnelle lyonnaise de 1989 à 2009. Une approche diachronique interroge le recours à la nature sous les mandats successifs de Michel Noir, Raymond Barre et Gérard Collomb. Une utilisation des techniques de traitement de données quantitatives et qualitatives contextualise et donne du sens aux contenus de ces articles. Le dépouillement de l’intégralité des journaux couvrant la période d’étude porte sur 441 articles. Les résultats montrent l’ambivalence de la thématique nature en milieu urbain. Au début des années 1990, la métropole lyonnaise met en place les modalités d’action et les outils de sa politique environnementale. Vingt ans plus tard, l’artificialisation des sols gagne pourtant toujours du terrain au détriment des espaces de nature. Entre actions concrètes et durables, nous postulons que la nature est de plus en plus instrumentalisée, c’est-à-dire utilisée de manière détournée à des fins de marketing territorial. La mobilisation des objets de nature mêle des références philosophiques, des préoccupations sociales, des objectifs écologiques et des aspects marchands.La nature des uns n’est pas forcément celle des autres.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.855
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.020
GPT teacher head0.273
Teacher spread0.253 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations8
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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