Tiers-Lieux dans les villes moyennes : l’exemple de villes moyennes dans la Grande Région Est et dans la banlieue d’Amsterdam
Bibliographic record
Abstract
De plus en plus d'espaces de tiers-lieu, au sens d’Oldenburg1, résultant de la révolution numérique s'ouvrent dans les petites et moyennes villes. Ils changent le fonctionnement de certains territoires et modifient la structure de leur développement, offrant alors la possibilité de créer une valeur ajoutée dans ceux qui sont périphériques. La généralisation du numérique a un impact sur les parcours professionnels et géographiques des individus. Ces changements assurent une certaine forme de cohésion territoriale et un renforcement des identités. La question est de savoir comment les territoires s'adaptent à cette nouvelle donne. Nous avons étudié des tiers-lieux hors métropoles dans la région Saar-Lor-Lux et à Almere (NL) afin de tenter de déterminer ce qu’il en est.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".