Relégation périurbaine et exposition à la congestion : une approche par les indicateurs de congestion territorialisés appliquée à l’agglomération bordelaise
Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour objet de construire un ensemble d’indicateurs permettant d’identifier les points critiques de congestion et d’analyser le temps perdu par les automobilistes afin d’identifier les impacts différenciés de la congestion sur les territoires urbains et périurbains de la métropole bordelaise. Afin de mieux comprendre les effets combinés de l’accroissement des prix fonciers et immobiliers et de la congestion urbaine sur le niveau de vulnérabilité des ménages et des territoires, ce papier propose de développer une approche spatiale de l’impact de la congestion urbaine sur les choix de mobilité et de localisation des ménages. Après avoir justifié l’intérêt d’une telle démarche et précisé les facteurs théoriques commandant l’impact local de la congestion, l’article présente la méthode de construction d’indicateurs territoriaux de congestion urbaine puis propose une estimation des impacts territoriaux de la congestion sur les différents territoires de l’agglomération bordelaise à partir d’une typologie territoriale intégrant les différents facteurs théoriques d’exposition à la congestion.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".