Explorer les mondes du risque dans la métropole São Paulo
Bibliographic record
Abstract
Comment vivre dans l’immense métropole du Brésil qu’est São Paulo, où les risques sont omniprésents ? Comment restituer la diversité des situations de risque où se trouvent plongés les habitants ? Comment analyser ce que vivre avec le risque veut dire, en restituant l’expérience des habitants et leur capacité d’action ? Pour commencer à répondre à ces questions, nous utiliserons la théorie des mondes sociaux afin d’analyser trois situations de risque emblématiques de villes faisant partie de la métropole : Cajamar, une ville industrielle déstructurée composée de favelas ; São Sebastião, une ville littorale sous l’emprise du plus grand terminal pétrolier d’Amérique du Sud ; et le Condominío Barão de Mauá, un ensemble résidentiel construit sur une zone contaminée. Notre recherche révèle un processus contradictoire. D’une part, le risque façonne un milieu de vie qu’il dégrade souvent. D’autre part, les efforts multiformes des habitants se déploient pour maintenir et développer l’habitabilité d’un milieu de vie transformé par la production sociale des risques.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".