Les clusters culturels sous le paradigme créatif : des espaces de ruptures pour l’économie culturelle locale
Bibliographic record
Abstract
Depuis les années 2000, des clusters culturels, ou grappes d’entreprises du secteur culturel, se développent sur les territoires des métropoles et grandes villes françaises. Parallèlement, ces territoires urbains se transforment, s’aménagent, se construisent, tant dans le cadre de politiques de renouvellement urbain que de projets de quartiers culturels créatifs. La rencontre de ces deux dynamiques sur les territoires induit d’importantes reconfigurations des représentations, des discours, des modes d’organisation et des modalités d’action des réseaux locaux d’acteurs culturels. Cet article caractérise, sur la base de trois clusters musicaux français, l’importance des rapports de force et des objets frontières dans ces processus d’émergence et de conduite de clusters culturels. Lorsqu’il devient majoritairement une ressource pour le développement territorial et la valorisation des espaces urbains, le développement du cluster apparaît déstructurant pour les réseaux d’acteurs culturels, notamment en accroissant l’invisibilité des pratiques et acteurs émergents.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".