La décentralisation des ports en France : de la recomposition institutionnelle aux mutations fonctionnelles. L'exemple de Toulon
Bibliographic record
Abstract
En France, la nouvelle vague de décentralisation énoncée dans la loi du 13 août 2004 relative aux libertés et responsabilités locales consacre un processus court de transfert de l’État à différentes configurations de collectivités territoriales, de la propriété, de l’aménagement, de l’entretien et de la gestion d’un ensemble de ports secondaires, dits d’intérêt national. À ce titre, elle introduit une renégociation du compromis entre les acteurs institutionnels encadrant la dynamique portuaire. Cette modification constitue l’objet de cet article qui s’attachera à décrypter la recomposition des équilibres fonctionnels portuaires induite par cette évolution institutionnelle. La variété des montages politiques, des acteurs et des niveaux territoriaux encadrant les ports ainsi que les nouvelles orientations des activités portuaires introduites aujourd’hui dans les projets construits progressivement par les nouvelles autorités seront plus particulièrement illustrées par l’exemple du port de Toulon qui — dans cette problématique institution/fonction — constitue un cas d’école complexe de ces nouvelles politiques publiques portuaires.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".