Mimétisme des hommes et des territoires. Pour un enrichissement des regards sur les phénomènes géographiques
Bibliographic record
Abstract
La présente proposition est une interrogation sur la façon dont la théorie du désir mimétique de René Girard pourrait utilement contribuer à compléter les modes d’analyse des dynamiques sociales, spatiales et territoriales en géographie. La mimesis – c’est-à-dire l’aptitude à imiter l’autre et ses désirs – est, selon René Girard (1961, 1973), au fondement des relations humaines et par là même, c’est notre hypothèse, au cœur des rapports sociaux dans les territoires. Approcher davantage cette question en en faisant un objet de recherche est inédit en géographie et pourrait apporter un éclairage potentiellement fécond sur les rapports des hommes à l’espace. Pour avancer dans cette direction, après un rappel des fondements théoriques de la mimésis, nous essaierons de l’illustrer de quelques exemples – tirés de recherches sur le paysage, où la mimésis est plus lisible – qu’à ce stade exploratoire de la réflexion, nous n’aurons pas la prétention de donner comme des éléments d’analyse systématique. Il s’agit ici de voir ce que pourrait apporter comme explication complémentaire à la connaissance des dynamiques territoriales l’application d’une telle grille de 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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".