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Record W2904377596 · doi:10.4000/echogeo.16209

Les territoires du football en Tunisie (1906-2015)

2018· article· fr· W2904377596 on OpenAlex
Ali Langar, Myriam Baron, Claude Grasland

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueEchoGéo · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsCanadian Cartographic Association
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En préparation de la coupe du monde de football en Russie aux mois de juin et juillet 2018, un article publié dans le journal Le Monde au mois de mars soulignait que les Tunisiens semblaient moins attachés à leur équipe nationale qu’aux principaux clubs évoluant dans le championnat de première division. Ce constat est à mettre en regard avec la manière dont ce sport s’est implanté et diffusé durant le protectorat français, le rôle politique qu’il a pu jouer que ce soit dans la marche vers l’indépendance ou, plus récemment, lors des grandes manifestations de la révolution de jasmin durant l’hiver 2010-2011. Enfin, le football, premier sport en Tunisie par le nombre de licenciés, s’adosse mais aussi contribue en partie à entretenir les grandes inégalités territoriales entre le littoral et l’intérieur, le Nord et le Sud par l’implantation des principales équipes participant au championnat le plus prestigieux, celui de la Ligue ou Division 1. Toutefois, quand sont prises en compte les Ligues régionales, force est de constater que ce sport joue aussi un rôle notable dans les manières dont l’aménagement et les rééquilibrages au sein du territoire national peuvent être appréhendés.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.396
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.002

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.

Opus teacher head0.130
GPT teacher head0.414
Teacher spread0.285 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it