Le corridor des Cascades (nord-ouest des États-Unis) : un ancrage métropolitain limité pour un service ferroviaire interurbain dynamique
Bibliographic record
Abstract
Le corridor du Nord-Ouest s’inscrit dans la région des Cascades, s’étendant de Portland (Oregon) à Vancouver (Colombie-Britannique au Canada) en passant par Seattle (Washington). Le service Amtrak Cascades est un service ferroviaire à vitesse élevée dans lequel les États fédérés gestionnaires (Washington, Oregon) sont fortement impliqués, en coordination avec Amtrak et avec l’entreprise de fret BNSF, propriétaire de l’infrastructure. Il s’agit de comprendre pourquoi ce programme de modernisation du corridor est considéré comme un modèle du genre, à la fois par les responsables d’Amtrak Cascades et par le gouvernement fédéral. Cet article propose donc de s’intéresser à la géographie ferroviaire étatsunienne par le biais de cette étude de cas du corridor des Cascades et d’interroger le processus de territorialisation des politiques ferroviaires. Le corridor des Cascades est une étude de cas pertinente pour s’intéresser à un corridor partagé (entre fret et passagers) à vitesse élevée, soutenu par des acteurs publics très engagés malgré un isolement institutionnel et budgétaire du transport ferroviaire interurbain. Il ressort de cette analyse une expérience réussie, saluée par l’ensemble des acteurs publics et privés, de modernisation d’un corridor ferroviaire existant, mais un processus de territorialisation partiel qui ne prend pas assez en compte les gares et les quartiers de gare et qui ignore la dimension aménagiste d’un tel projet de transport à l’échelle des deux principales aires métropolitaines étudiées (Seattle et Portland).
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 | 0.000 | 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 | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".