Nager à Paris : une enquête sur l’ordre des bassins dans cinq piscines publiques du nord-est de la capitale
Bibliographic record
Abstract
Cet article, fruit d’un travail collectif mené avec des étudiants en master de sciences sociales, interroge l’ordre des bassins dans cinq piscines du nord-est de Paris, étudiées sur les créneaux matinaux et méridiens qui réunissent des adultes venant « faire des longueurs ». L’enquête s’appuie sur des données empiriques, recueillies par observations, questionnaires et entretiens, pour explorer la manière dont les nageurs se répartissent dans un espace aquatique ségrégué par des lignes, et comment ils interagissent les uns avec les autres. Les différentes dimensions des bassins, les dispositifs fixes ou quasi fixes existants et le comportement des personnes présentes créent un ordre social qui est en constante évolution. Malgré les différences entre les piscines, nous distinguons trois régions natatoires communes, dans lesquelles les personnes et les pratiques sont différentes. Nous montrons que les ordres interlignes et intralignes s’agencent en fonction de la configuration des piscines et des niveaux d’affluence.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| 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; 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".