Politique des infrastructures : permanence, effacement, disparition , Dominique Rouillard (dir.), Genève, Métis Presses, 2018
Bibliographic record
Abstract
En premier lieu, ce texte présente une série d’observations concernant l’histoire cartographique à Paris dont une dimension importante apparaît depuis toujours lacunaire : celle de la progression de la maîtrise topographique du relief durant la première moitié du XIXe siècle. L’enquête historique montre que ce « chapitre » est un complément indispensable pour saisir des évolutions de la cartographie urbaine et les débuts d’une pratique urbaniste à Paris, pour partie occultée par des écrits du Second Empire. En second lieu, notre texte rend compte de la production d’une donnée cartographique neuve donnant un accès à une contribution contemporaine sur la morphologie urbaine. Les études sur le métabolisme urbain posent par exemple la question de la connaissance du stock de matière anthropique contenu dans une ville. Nous démontrons que la connaissance et le traitement par les systèmes d’information géographique (SIG) du relief cartographique historique peut contribuer significativement à cette interrogation.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".