À qui profite la fibre ? Estimation des besoins en très haut débit et déploiement de la fibre optique en France
Bibliographic record
Abstract
Le déploiement de la fibre optique est une condition nécessaire pour relever les défis posés par l’économie numérique du XXIe siècle. Si 80 % des français se voient promettre à l’horizon 2022 d’avoir accès à la fibre à domicile, nous savons encore peu de choses sur les disparités locales et régionales que cela pourrait occasionner. Dans cet article, nous essayons, en nous basant sur des jeux de données hétérogènes, de développer une méthode permettant d’estimer les besoins des populations en connexion très haut débit afin de les confronter à la présence ou non de la fibre optique sur leur territoire. Parmi nos principaux résultats, nous montrons qu’il existe de fortes disparités territoriales dans l’accès et dans les besoins, certaines communes notamment péri-urbaines, représentant presque 3 millions d’habitants, pourraient être, au regard de leurs besoins, particulièrement fragilisées par l’absence de fibre optique.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".