Étude de la complexité de la gestion des espaces publics à vocation de transport à Dakar (Sénégal)
Bibliographic record
Abstract
L’organisation et la gestion des espaces publics en milieu urbain sont au centre des préoccupations de la puissance publique. Cet intérêt est lié dans les pays en développement aux nombreux dysfonctionnements recensés dans la ville. Ces difficultés sont entretenues par la démographie galopante, l’urbanisation informelle et à l’accroissement des activités industrielles, commerciales entre autres. À Dakar, la question de la mobilité urbaine est exacerbée par les puissants mouvements pendulaires entre la ville centrale et la périphérie amplifiés par les stationnements anarchiques et par l’inorganisation des modes de transports urbains.Le type d’espace public choisi pour cet article est une gare routière située au cœur du Plateau de Dakar : Petersen. Elle apparaît comme l’une des plus importantes gares routières du pays, surtout en matière de fréquentation avec plus de 50 000 personnes par jour. Le mode de gestion appliqué ici est la concession, une convention par laquelle la puissance publique confie la gestion de l’équipement à la SAGES une structure privée prenant en charge les intérêts parfois très contradictoires des différents acteurs.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".