Graffitis et graffiteurs dans la ville, pratiques spatiales des graffiteurs de Québec et marquage symbolique de l'espace urbain
Bibliographic record
Abstract
Le graffiti s'exerce aujourd'hui dans la plupart des villes du monde. En envahissant les villes, les graffitis déroutent les citadins par le mystère de leur origine, de leur signification et de leur mobile. Dès lors, l'objectif de cette étude est de déchiffrer les graffitis, d'en expliquer les raisons en allant directement à la rencontre de ceux qui les font et en analysant les relations à l'espace de ces individus ainsi que les enjeux qui en découlent. La pratique du graffiti implique une création de territoire, car les graffiteurs inscrivent sur les espaces urbains des symboles, des valeurs personnelles, des idéologies qui symbolisent une réappropriation du territoire. La conception et la forme de ce territoire varient, mais de quelle façon ? Quels sont les facteurs qui entrent dans la conception de ce territoire ? Comment peut-on le définir ? Sous un regard géographique, quelles réflexions pouvons-nous apporter sur les enjeux sociaux et spatiaux de la pratique ? Il s'agit de démontrer par cette étude que les graffiteurs, de même que la société dans laquelle s'insèrent les graffitis (interaction sociale) et l'espace dans lequel ceux-ci se localisent, participent à la construction du territoire des graffiteurs.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".