Pourquoi seules les villes sont‐elles qualifiées d'intelligentes? Un vocabulaire du biais urbain
Bibliographic record
Abstract
Depuis 2010, le terme « ville intelligente » (ou « smart city » en anglais), terme vague qui renvoie à l'intégration croissante des technologies de l'information aux processus de gestion urbaine et, parfois, aux pratiques sociales et communautaires associées, est beaucoup utilisé. Or, l'adjectif « intelligent » n'est associé qu'aux villes: par implication les non‐villes (soient les régions rurales ou périphériques) ne sont pas intelligentes. Dans cet article, nous décrivons comment le terme « ville intelligente » est utilisé et montrons que des processus semblables à ceux qui rendent les villes « intelligentes » se déploient en dehors des villes. Réserver l'adjectif « intelligent » aux villes reflète donc un biais, soit le même biais qui n'associe l'innovation et la créativité qu'aux villes. En tant que géographes, nous avons pris conscience de nos biais disciplinaires coloniaux et sexistes. Cet article démontre qu'un biais urbain demeure présent et il suggère d'en prendre conscience afin de modifier notre manière de penser les différents territoires.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".