Bibliographic record
Abstract
L’approche territoriale paraît constituer une sorte d’instrument universel, susceptible de traiter à la fois la question sociale et celle du développement économique. Or, lorsqu’on tente de cerner les effets sociaux et économiques des comportements territoriaux des ménages et des entreprises en France, cette équation doit être discutée. D’une part, la relation entre égalité sociale et égalité territoriale n’est pas simple : la localisation des groupes sociaux dans l’espace peut fort bien aboutir à une égalisation des conditions moyennes à l’échelle d’une région en même temps qu’à une aggravation des inégalités de revenus à l’échelle communale. D’autre part, les politiques de développement local visant à conjuguer développement et cohésion paraissent d’autant plus efficaces qu’elles fonctionnent dans un contexte keynésien (fondé sur la demande), alors qu’elles sont moins performantes dans des contextes néoclassiques (fondés sur l’offre). Dès lors, l’appel au développement local et à l’accroissement de la compétition entre territoires pourrait bien aboutir à des formes de conflits d’échelles, dans lesquels les territoires infrarégionaux auraient intérêt à choisir un modèle de rente, au détriment de la production de richesse (par ailleurs nécessaire à l’alimentation de la rente). Paradoxalement, une logique de développement territorial poussée à son terme pourrait contribuer à appauvrir un pays comme la France.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.043 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.026 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.007 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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".