Vers une modification de l'image de la cite d'habitat social ? : lisières métropolitaines et détours « récréa(r)tistes » (Marseille, Paris, Montréal)
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse pose la question de la modification de l’image de la cité d’habitat social, à partir du constat du développement de pratiques touristiques et artistiques en son sein et dans les marges métropolitaines en général. C’est donc plus globalement l’hypothèse d’une revalorisation des lisières socio-spatiales qui est traitée. La cité d’habitat social, plus encore lorsqu’elle s’incarne dans la forme du grand ensemble des décennies 1950-1970, condense le discrédit et donc l’enjeu du questionnement ici traité : les pratiques touristiques et artistiques analysées signent-elles la mise en circulation d’une nouvelle image des cités qu’elles explorent ? Corrélativement, dans quelle mesure peut-on parler de pratiques pionnières ? A partir d’enquêtes sur des terrains marseillais (quartiers nord), parisiens (banlieue populaire des Nord et Sud-Est de Paris) et montréalais (l’ensemble d’habitat social Jeanne-Mance), la thèse expose que ces détours « récréa(r)tistes » interrogent la fabrique de la (re)connaissance des espaces stigmatisés et sont à ce titre porteurs d’enjeux politiques, esthétiques et économiques.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.001 |
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".