Introduction : les villes petites et moyennes et leurs acteurs : regards de chercheurs
Bibliographic record
Abstract
Ce dossier a pour origine le colloque " Villes petites et moyennes, un regard renouvelé ", organisé à Tours fin 2010, par le laboratoire Cités, Territoires, Environnement et Sociétés (UMR 6173 de l'université François-Rabelais de Tours et du CNRS), en collaboration avec les universités d'Orléans, Poitiers et La Rochelle. Durant deux jours, 70 communications ont été présentées. 120 chercheurs sont intervenus, dont 30 venus de l'étranger (Europe, Canada, Amérique du Sud, Afrique). Plusieurs questions ont structuré les débats : comment définir la ville petite ou moyenne ? Quelle place ces territoires occupent-ils dans l'espace régional ? Y a-t-il des mutations économiques spécifiques à ces villes ? Quels sont les effets des politiques publiques, qu'il s'agisse de politiques dédiées, de la réforme de l'Etat ou d'appels à projets ? En quoi les formes de solidarité ou d'exclusion, les stratégies résidentielles ou les modes d'habiter diffèrent-ils de ceux observés ailleurs ?
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.003 |
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".