Bibliographic record
Abstract
Les villes du Sud sont caractérisées par un étalement urbain, généralement accompagné d’une dynamique de différenciation sociospatiale très prononcée. Le contexte de la ville de Dakar, principal pôle attractif, concentrant les fonctions les plus importantes du territoire national sénégalais, est utilisé ici pour mettre en place une démarche méthodologique permettant d’analyser la différenciation sociospatiale. En convoquant les méthodes d’analyse multidimensionnelle et en nous basant sur les données issues d’enquêtes ménages originales, nous nous sommes donné l’objectif d’analyser la différenciation sociospatiale à Dakar. Il ressort de nos analyses que l’agglomération dakaroise est sujette à un étalement urbain, avec l’échec des politiques de planification du développement urbain et la déréglementation du marché du foncier et de l’immobilier, qui ont été sources d’exclusion des populations à faible revenu. L’analyse de ce territoire étalé montre un espace complexe, animé de dynamiques de différenciation sociospatiale très marquées.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".