La Culture comme Facteur de développement de la ville : quelques expériences étrangères
Bibliographic record
Abstract
Comment mettre des villes en valeur et les sortir de situations préjudiciables dans lesquelles les changements économiques et sociaux les ont plongées au fil des décennies ? Cette question est commune à nombre de grandes villes nordaméricaines et européennes fortement marquées par un déclin économique et, incidemment, par une dégradation de leur cadre de vie bâti et des conditions de vie de leurs habitants. L’une des voies privilégiées par certaines grandes villes dans le dernier quart du xxe siècle, puis par des communautés de plus petites tailles qui s’inspirèrent en cela de certaines réussites « retentissantes », fut de miser sur la culture et d’en faire un facteur essentiel de développement. Reposant sur une analyse documentaire, le présent article fait état de projets de reconversion économique à l’aide de la culture de villes européennes qui ont réalisé des changements importants en ce sens depuis les années 1980.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".