Transitions urbaines et participation citoyenne. Reportage de la Troisième Conférence “Les modes de vie urbains en 2050”
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à exposer les réflexions engendrées par la présentation de Marc Jeannotte intitulée “Quels modes de vie citoyenne voulons-nous dans nos métropoles?”. Soulignant le lien entre les transitions urbaines et le projet humain, l’intervenant a avancé le rôle essentiel de la participation citoyenne et du citoyen comme un acteur de ces transitions. Notre analyse de ce questionnement est basée sur trois notions de la théorie d’action : les champs structurels d’action, les acteurs et les représentations des acteurs. En appliquant ce cadre conceptuel à la discussion, nous pouvons conclure que pour permettre l’intelligence collective dans les démarches participatives, il faut prendre en compte ces trois éléments. Ainsi, l’intervenant et les discutants mettent l’importance sur l’expertise des citoyens et le capital social, l’accessibilité à l’information et la fracture numérique, la diversité des opinions et l’apprentissage. Ensuite, nous identifions les lignes de questionnement à poursuivre afin d’améliorer notre compréhension des formes de la participation citoyennes du point de vue des représentations et des stratégies d’action des citoyens.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".