Bibliographic record
Abstract
Parce que leur requalification rencontre nécessairement le problème du traitement des traces de l’activité disparue, les friches questionnent le rapport que la société entretient avec le patrimoine industriel. Scories à éliminer car portant la marque de l’archaïsme pour les politiques fordistes d’aménagement, les héritages de l’industrialisation ancienne sont devenus des atouts à exploiter pour se distinguer dans la concurrence territoriale généralisée qui prévaut depuis les années 1980. L’instrumentalisation opportuniste du décor industriel qui marque les opérations alors engagées, rencontre ses limites au tournant des années 2000. L’émergence d’une sensibilité au patrimoine industriel dans les territoires concernés, la montée des contraintes environnementales, signent l’épuisement des recettes éprouvées. La mobilisation des ressources académiques apparaît alors comme un palliatif de l’impuissance des aménageurs. Il en résulte un approfondissement sur le sens historique du legs qui dépasse les effets de la seule séduction du bâti et transforme le statut du patrimoine de plus value dérobée en argument d’aménagement. Les logiques de requalification restent cependant essentiellement économiques et ne se démarquent pas d’objectifs de revalorisation et de promotion territoriale imposés aux populations.
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 | 0.001 | 0.008 |
| 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 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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".