Bibliographic record
Abstract
La géopoétique est un champ de recherche ouvert à différentes disciplines. Une première réflexion collective sur l’espace urbain a été amorcée dans l’ouvrage Ville et géopoétique, faisant suite à un colloque tenu à Paris en 2014, ouvrage dans lequel le questionnement porte sur la fabrique de la ville, sa représentation chez certains poètes, sur la pratique de la flânerie et les expérimentations artistiques. Autrement dit, les perspectives disciplinaires principales sont l’architecture, l’urbanisme, la littérature et les arts. J’aimerais poursuivre dans cette voie en faisant intervenir un autre point de vue, celui de la géographie, qui s’est inspirée – comme beaucoup – des propos de Heidegger pour repenser la question de l’habiter. Dans un premier temps, je présenterai une conception dynamique de l’habiter, qui ne renvoie pas à une fixation dans l’espace géographique, mais qui considère la mobilité comme dimension intrinsèque de la relation de l’être au monde. Dans un deuxième temps, j’étudierai la dynamique des flâneries organisées et publiées par l’Atelier de géopoétique La Traversée , du moins celles qui se sont déroulées dans l’espace montréalais. Enfin, dans un troisième temps, j’utiliserai la notion de signature géographique mise au point par Olivier Lazzarotti pour étudier le réseau dynamique créé par la marche à travers la ville, un mouvement qui ajoute à sa manière des espaces à habiter autant par l’écriture que par la lecture.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 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".