Bibliographic record
Abstract
Ce texte a pour objectif de présenter l’évolution des projets d’urbanisme en bordure de fleuves. Il témoigne en outre de la volonté d’en valoriser les rives tout en développant une mobilité durable et en favorisant le développement d’espaces touristiques et de loisirs propices au bien-être de la population. Nous nous intéressons plus spécifiquement aux promenades urbaines qui se développent le long de fleuves à Québec, à Bordeaux et à Saragosse. Que nous disent les concepts de promenade étudiés au sujet de la place de la nature dans la ville? Quelle relation à la nature est mise en scène et vécue dans ces espaces? Est-ce que la relation à la nature se manifeste dans le discours des usagers? Si oui, de quelle manière? Plus spécifiquement, nous visons à analyser les concepts développés pour chacune des promenades urbaines en soulignant les éléments relatifs à la nature et en identifiant les différences et les similitudes entre les concepts. Le résultat de cette analyse sera comparé à l’analyse de l’expérience des concepteurs, chargés de projet ainsi qu’à celle des usagers. Après avoir abordé les promenades urbaines et leur évolution dans le temps, nous caractériserons les différents concepts de promenade ainsi que l’expérience vécue par les usagers.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".