Les petites villes en Amérique du Nord. (Small towns in North America)
Bibliographic record
Abstract
Bien que l 'on déplore régulièrement leur possible disparition ou la perte de la spécificité que leur prêtait l'imaginaire national tout en en offrant une version marchandisée et mondialisée dans un espace «rural » recréé, les petites villes d'Amérique du Nord ont non seulement survécu mais parfois même prospéré, sous au moins deux formes, économique et identitaire. Les processus de migration qui renforcent leur hétérogénéité ethnique et sociale, l'insertion (et la dépendance induite) dans l 'économie transnationale par les grands groupes industriels (y compris de haute technologie) et énergétiques ou par le tourisme, l'image patrimonialisée mise en exergue et vendue à l'extérieur (cf. les Pueblos Magicos mexicains), les transformations paysagères (réhabilitation, étalement rural, grandes surfaces commerciales et communautés fermées) montrent une partie seulement de la réalité. Subsistent parallèlement les petites villes des suburbs relevant de la représentation mythifiée aux USA ou au Canada (cf. le New Urbanism), les petites villes "sans aménités", derniers refuges des oubliés de la mondialisation et même de l'intégration nationale (très gros bourgs ruraux ou bourgs indigènes du Mexique).
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".