Bibliographic record
Abstract
La réhabilitation et la réaffectation sont dans l’esprit des observateurs synonymes de l’action des acteurs publics. En effet, les grands projets de réhabilitations sont souvent portés et initiés par les municipalités et les intercommunalités. Or les acteurs privés (particuliers, entreprises, associations…) jouent un rôle important en matière de réhabilitation et de réaffectation. Ceux-ci peuvent être à l’initiative de la réhabilitation mais ils peuvent aussi investir un site réhabilité par les collectivités et offrir à celui-ci une seconde vie. L’ambition est ici de mettre à jour les motivations, les intérêts de l’acteur privé lorsqu’il prend en main la destinée d’un site : considère-t-il cet héritage comme une simple ressource foncière ou lui accorde-t-il plus de valeur? Cet article interroge aussi plus largement les caractéristiques de la réaffectation économique. Ainsi ce phénomène est aussi bien à l’initiative des collectivités que des acteurs privés. Néanmoins, des caractéristiques se dégagent, certains sites étant pris en charge par les municipalités et les intercommunalités alors que les autres sites restent en friche ou sont pris en charge par les entreprises, les particuliers ou les associations. Cependant tous posent la question de la patrimonialisation et de la valorisation.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".