Du tag au street art, quand l’art urbain devient un outil de requalification urbaine : une approche comparée des villes de Marseille et Montréal
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte général où l’aménagement des espaces publics tend à devenir de plus en plus homogène, le street art vient s’affirmer comme étant un marqueur d’identité pour ces nouveaux lieux publics, ces lieux de passages. Auparavant appréhendé comme un mouvement contestataire et dégradant pour la ville, le street art devient aujourd’hui un outil que les municipalités et les collectivités mobilisent, dans le but de redonner vie au paysage urbain. Dans ce travail, le but a été pour moi de découvrir quels sont les acteurs, publics comme privés, qui contribuent au développement de cette pratique, mais aussi, ceux qui la combattent. Aussi, j’ai cherché à comprendre de quelle manière et grâce à quels outils ces acteurs mettent le street art en avant dans nos rues. Enfin, le but a été de découvrir s’il existait, ou non, une logique spatiale quant au développement de cette forme d’art dans la ville.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".