Urbanité et centralité : Le paradoxe des villes moyennes périphériques
Bibliographic record
Abstract
La ville est souvent décrite comme le lieu de la centralité maximale. Les réseaux matériels et immatériels convergent vers celle-ci alors que la densité généralement forte d’activités, de personnes et d’infrastructures physico-spatiales favorise les échanges et les innovations. Cette situation produit des effets attractifs proportionnels à la taille de la ville, effets qui dépassent largement la campagne avoisinante pour s’étendre à l’échelle régionale, voire nationale ou internationale. Dans ce contexte, le concept de ville périphérique peut sembler inapproprié ou même étrange. Pourtant, la question du positionnement d’une ville à l’intérieur d’un système urbain demeure un élément fondamental des études urbaines. Il importe donc de revenir sur le concept de ville périphérique afin de juger de sa pertinence et, le cas échéant, de mieux le définir. S’agit-il d’un paradoxe ? À la suite d’une recherche documentaire et d’une réflexion théorique, nous discuterons de l’exemple de Saguenay (Québec, Canada), ville moyenne située dans un cadre régional périphérique. Cette étude de cas nous permettra de tester une typologie des modes de centralité.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".