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Record W2995767066 · doi:10.3917/reru.195.0963

Qu’apporte l’urbanisme à l’étude des espaces de coworking ?

2019· article· fr· W2995767066 on OpenAlex
Divya Leducq, Priscilla Ananian

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

VenueRevue d’Économie Régionale & Urbaine · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCultural Industries and Urban Development
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un contexte de profondes mutations du marché du travail, on constate une concentration d’activités liées à l’innovation dans les centres urbains. Parmi celles-ci, les espaces de coworking (ECW) promeuvent des idées de partage et d’ouverture pour changer le devenir des communautés. La littérature aborde principalement les dimensions économique et entrepreneuriale des ECW et rares sont les écrits liant ECW et villes. Cet article cherche donc à renouveler l’approche des rapports entre territoire et innovation, en contribuant à la connaissance de cette relation sous l’angle de l’approche urbanistique. L’article propose tout d’abord une revue critique de la littérature qui décline les liens entre villes et ECW selon trois entrées : la ville réceptacle, la ville en tant que ressource territoriale et la ville comme champ d’action des politiques publiques. À partir de ces liens, sont ensuite identifiés les principaux enjeux d’aménagement de l’espace (ressort de l’ancrage, programmation urbaine, gestion des flux), appelant, dans un dernier temps, à une remobilisation des méthodes de l’urbanisme et de la planification urbaine sous trois angles : réglementaire, de projet et tactique.

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)0.000
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: none
Teacher disagreement score0.586
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.215 · 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