Territoires Touristiques Et Néotoponymie : Les Noms Des Grands Domaines Skiables Des Alpes Françaises
Bibliographic record
Abstract
La question du rapport entre tourisme et territoires peut s’envisager par les marqueurs spatiaux générés par l’activité touristique. Parmi ces marqueurs spatiaux, les toponymes sont à la fois d’accès facile et très révélateurs des représentations associées à un espace de pratiques de loisirs. Le développement et la réorganisation des stations de sports d’hiver dans les Alpes françaises se sont traduits par une riche production néo toponymique qui s’applique désormais aux grands domaines skiables nés de l’interconnexion entre les stations. L’analyse de ces néo toponymes et de leur fabrique nous renseigne sur le statut même des territoires, et sur la tentation de la privatisation de l’espace touristique par l’irruption des marques dans la toponymie. L’étude tend à montrer que ces néo toponymes, dans leur temporalité propre, désignent davantage des liens que des lieux au sens traditionnel du terme, et que ces liens peuvent être constitutifs d’autant de territoires fonctionnels.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".