Marseille : une relecture de l’interface ville-port au prisme de l’habiter
Bibliographic record
Abstract
Dans la littérature sur le dialogue ville-port, l’habiter n’apparaît pas comme une préoccupation centrale. À Marseille, dynamique portuaire et renouvellement urbain (dont le projet Euroméditerranée) dessinent, le long des bassins Est du Grand port maritime, une interface hétérogène. Partant du point de vue des associations, nous avons souhaité interroger comment côté ville se vit la présence d’un port. Les enquêtes conduites (observations, entretiens) croisées avec l’analyse de documents produits par les acteurs montrent qu’habiter à proximité du port est décrit à partir de nuisances et de risques, de peurs et de l’absence de reconnaissance des populations existantes. S’intéresser à l’interface ville-port comme territoire vécu donne à voir des quartiers qui vivent au rythme des décisions d’un port ou de grands projets dont les populations résidentes sont déconnectées. L’appellation « quartiers arrière-port » fait dans ce cadre écho à un statut déprécié, voire relégué, face auquel les associations répondent par une réinterrogation du sens même des aménagements tant urbains que portuaires. Lieux de vie et ambiances deviennent alors des objets de luttes, à travers lesquels est posée la question de la co-existence et d’un « droit à l’habiter ».
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 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".