L’émotion est ce qui nous relie. Éléments pour une approche relationnelle des phénomènes affectifs et des dynamiques socio-spatiales
Bibliographic record
Abstract
Cherchant à comprendre les mécanismes à l’origine du rapport affectif à l’espace, nous avons conçu et mis en oeuvre une enquête auprès d’habitants au sein de l’agglomération de Tours (France). Couplant récit et cartographie, l’enquête menée a permis de révéler l’importance de la dimension affective dans l’organisation spatiale des sociétés. Ainsi, nous avons pu mettre en évidence comment les individus et les groupes sociaux, par le truchement de l’espace, gèrent la distance aux autres et à eux-mêmes, comment ils s’inscrivent et ils prennent place dans un réseau formé de lieux et de liens investis affectivement. Cependant, l’apport de cette recherche n’aura pas seulement été de contribuer à une critique du rationalisme et d’illustrer le poids des émotions dans les attitudes et les comportements des acteurs sociaux. La compréhension que nous avons tracée des phénomènes affectifs a également permis de révéler le caractère dynamique et complexe de l’évaluation des espaces, plaidant dès lors pour une approche attentive à la relation et à son évolution à travers le temps et les situations.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".