Un registre collaboratif (praticiens, chercheurs, étudiants, habitants) de penser et faire la ville
Bibliographic record
Abstract
De maniere chronique, la question de la delimitation des metiers (en termes de formations, competences, habiletes et reconnaissances) de l’urbanisme et de l’amenagement se trouve posee, que ce soit a des fins de reconnaissance communautaire (Livre blanc du CNJU, 2013), au sein des referentiels officiels (Laugier, 2005 ; OPQU, 2006 ; Frebault et Pouyet, 2006), dans le cadre de reseaux scientifiques et pratiques (RAMAU) ou de reflexions plus universitaires (Jeannot, 2005 ; Biau et Tapie, 2009 ; Blanc, 2010 ; Matthey, 2015). Neanmoins, depuis une dizaine d’annees, un registre de reflexion plus collaboratif sur les metiers de la ville semble croitre, voire un tournant annonce vers un « urbanisme de partage » (Viala, 2014) se constituer. Il vise a meler des approches, pratiques et visions differenciees de la ville, via le croisement de discours d’acteurs d’origines diverses : ainsi, « maitres d’ouvrage, maitres d’œuvre et maitres d’usage » (appel a communication, APERAU et IAUR, 2015), mais aussi chercheurs cooperent de plus en plus pour penser et faire la ville (revue Urbanisme, 2004 ; PUCA, 2008 ; Viala, 2014). Se joue donc la fin de la reification des savoirs professionnels et disciplinaires (Sauvage et Clergeau, in Mathieu et Guermond, 2011), au risque d’une perte d’un sentiment de securite induit par la professionnalite et disciplinarite (Stengers, 1999), mais en faveur d’une co-construction des sujets d’etudes, ouvrant a des savoirs jusque-la ecartes (Faburel et Vialan, 2014). Cette collaboration s’explique par un contexte multiple (complexification des realites urbaines et defis socio-ecologiques, incertitude sur les effets de l’action et affaiblissement des systemes de croyances herites - Gauchet, 2004 ; Genestier, in Chalas, 2004), source d’une « incertitude des conditions d’exercice du metier » (Matthey, 2015). En decoulent chez les praticiens des questionnements sur leurs cœurs de metiers et aptitudes, les competences (savoir et connaissance) ou habiletes (savoir-faire et savoir-etre) qui leurs sont representatives, leurs reconnaissances sociales ou professionnelles (identites) … bref une quete de reassurance des metiers de l’urbain est en jeu. Or, considerant que « le commun est tout a fois une qualite de l’agir et ce que ce meme agir institue » (Dardot et Laval, 2014, p.282), il semble que les savoirs collaboratifs peuvent participer a la construction d’un commun professionnel et des lors prendre part a leurs reassurances…
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 | 0.017 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.003 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.013 |
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".