L’urbanisation, entre la déviance et l’éthique
Bibliographic record
Abstract
Résumé Deux études de cas de villes très étalées (Kinshasa et Mexico) illustrent mieux la question de l’urbanisation de grandes villes du point de vue de la déviance et de l’éthique. À travers une analyse méthodologique de faits concrets nous parlons de l’espace urbain comme probable conducteur de la ségrégation sociale. L’article considère qu’il faudrait gérer la déviance le mieux possible, parce qu’elle travaille contre toute initiative d’éthique et de développement durable. Une discussion indique que sans une approche sociale, sans des politiques urbaines justes; des espaces de ségrégation sociale continueront d’exister avec des fortes conséquences sur l’étalement urbain et la qualité de vie (qdv) et la qualité d’un lieu (qdl) des populations. Pour mieux gérer cette situation, l’accent est mis sur le principe du développement durable afin de remédier aux problèmes de la déviance. L’article conclut qu’une nouvelle configuration urbaine beaucoup plus éthique serait plus bénéfique aux populations et aux nombreuses villes du monde dans l’avenir.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 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".