Bibliographic record
Abstract
Un scandale de corruption, des élus accusés de clientélisme, de favoritisme, d’affairisme, de liens avec le crime organisé… La scène se passe-t-elle n’importe où ? Pas forcément, car il y a des villes où ces dénonciations sont plus fréquentes qu’ailleurs, des villes maudites qui finissent par avoir une mauvaise réputation. Cet ouvrage analyse les mises en accusation des phénomènes d’improbité publique qui se prolongent dans une stigmatisation de certaines villes ainsi considérées comme corruptrices et corrompues. Il explore différentes époques (depuis la fin du xixe siècle à nos jours) et plusieurs espaces européens et nord-américains : les villes étasuniennes des machines politiques (New York, Boston, Chicago), Glasgow au Royaume-Uni, Montréal au Canada, Naples en Italie, Marseille en France. Un traitement spécifique est réservé à cette dernière avec quatre chapitres qui saisissent l’invention et la consolidation de sa mauvaise réputation sur une très longue durée.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".