Conception de la frontière et comportements des acteurs transfrontaliers
Bibliographic record
Abstract
En s’appuyant sur l’exemple de la Grande Région, cette note de recherche retient une approche systémique de l’espace transfrontalier et s’intéresse au commerce et à la consommation dans ce territoire. Elle définit cet espace comme un système du commerce en zone frontalière composé d’acteurs (distributeurs nationaux et/ou étrangers, consommateurs), de lieux (points de vente de taille variable) inscrits dans un territoire et de pratiques (pratiques de consommation, stratégies d’implantation) qui sont en interaction. Quatre points sont discutés. Premièrement, la distance à la frontière est questionnée et conduit à considérer la perception des acteurs avec la distance réelle. Un deuxième temps permet de s’interroger sur les liens entre travail, mobilité et consommation. La troisième partie se focalise sur les individus en tant que consommateurs et souligne l’importance des variables psychologiques, sociologiques et culturelles. Enfin, un focus sur les stratégies d’acteur souligne la nécessaire prise en compte des spécificités pour la mise en œuvre de stratégies commerciales. Cette note de recherche invite à approfondir les recherches sur le commerce dans l’espace transfrontalier en brossant les grandes lignes d’un agenda de recherche.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".