Fusionner des politiques régionales. La recomposition des régions françaises au prisme de l’Occitanie
Bibliographic record
Abstract
Le regroupement des régions initié en France en 2015 permet d’observer les processus de recomposition d’une région après trente ans consacrés à en affermir deux différentes. L’analyse de cette recomposition territoriale nous donne par conséquent l’opportunité de mieux comprendre ce qui fait une région et ce qu’elle fait, deux questions auxquelles les réponses n’étaient toujours pas tout à fait stabilisées en France. Elles se reposent désormais de façon explicite et claire et permettent également de mieux cerner les contours contemporains de l’État et des modes actuels de gouvernement. L’étude des politiques culturelles et des politiques de recherche nous montrera que cette recomposition varie beaucoup non seulement selon les politiques mais même au sein de celles-ci et doit être saisie au niveau fin des programmes et des institutions pour voir comment émerge un nouveau modèle ou se diffuse un modèle existant.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".