Le contrôle du 'filtrage spatial' en cartographie des flux, ou comment se départir des découpages administratifs
Bibliographic record
Abstract
Certains résultats issus de l’analyse des interactions spatiales donnent lieu à une partition de l’espace issue de la modélisation des relations préférentielles. On parle dès lors d’un processus de régionalisation fonctionnelle par les flux qui se manifeste, sur le plan cartographique, par un nouveau découpage du territoire. Ce découpage décrit des 'régions' au sein desquelles les échanges entre les unités spatiales élémentaires qui les composent sont d’autant plus importants entre elles qu’avec des unités spatiales qui appartiennent à d’autres 'régions'. Cette caractéristique structurelle des flux intra zonaux est appréhendée à travers la notion d’intégration régionale, elle est très sensible aux effets de la composante spatiale sur la distribution des échanges. En cartographie des flux, la composante spatiale des échanges intervient à différentes étapes de la chaîne de traitement, à commencer par la phase d’acquisition (le levé) et de collecte (le relevé) des données. La procédure de filtrage spatial des données - réalisée par les organismes fournisseurs de données au moment de leur mesure - conduit à une partition de l’espace a priori suivant un découpage généralement administratif. Le choix de ce découpage n’est pas sans conséquences sur les résultats ultérieur car ce dernier est généralement inadapté aux pré-requis des modèles et entraîne, globalement, un effet général de 'sujétion à la mesure' (Haggett, 1973, Grasland, 1997). Le cas idéal est, par conséquent, celui du contrôle du filtrage spatial afin d’obtenir un zonage qui obéisse aux exigences de la modélisation (Openshaw, 1977) en ayant recours à un enregistrement en continu des déplacements individuels, à l’aide de GPS ou de téléphones portables par exemple, desquels seront reconstitués des flux selon un découpage territorial adéquat. Nous communication a pour objectifs de mettre en évidence d’une part, les effets du filtrage spatial opéré lors de la mesure des données et d’autre part, de montrer les conséquences du choix du découpage territorial sur la régionalisation, à différents niveaux d’agrégation. Elle s’appuie pour cela sur l’exploitation de traces individuelles issues de la téléphonie mobile (appels entrants, sortants et SMS) qui ont été collectées sur une semaine en Picardie. Nous présentons dans un premier temps, une méthode de filtrage spatio-temporel des trajectoires individuelles qui conduit à la génération de matrices de flux que nous partitionnons dans un second temps. Les régionalisations fonctionnelles élaborées avec le SIG Flowmap© nous conduisent à présenter dans un troisième temps, les variations de l’image des flux picards lorsque l’on se départi des découpages administratifs.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".