Vers un outil de restauration du sensible, le motif ambiant en trois temps caractérisation, expérimentation, mise en projet.
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’inscrit dans la volonté d’interroger le devenir urbain du point de vue d’une écologie dite du sensible. Nous tentons, en effet, de développer un spécimen opératoire en matière de caractérisation et de mise en projet prenant en compte l’ensemble des choses de l’environnement, qu’il soit construit ou non. Nous tentons également d’évaluer la portée opératoire de l’ambiance en matière de qualité et de durabilité des environnements urbains ou comment sauvegarder l’authenticité des ambiances d’un lieu tout en le projetant dans le futur à travers le développement de cet outil. Nous nous sommes proposés, par l’entremise des « motifs ambiants », d’avancer une modalité de travail qui traverse aussi bien les logiques de caractérisation que de projetation des ambiances tout en mettant en jeu les données environnementales. Nous l’avons mise en application dans trois situations différentes. La première en in situ, la seconde en in vitro et la troisième en utéro. La première étape se base principalement sur un objectif qui est celui de la caractérisation du vécu sensible. La deuxième est à l’entre deux de la caractérisation et de la projectuelle des ambiances et la dernière est de l’ordre de la conceptualisation et de la mise en projet configurée sous la forme d’une expérience pédagogique intersectorielle. Nous avons eu comme cas d’étude les quartiers de Capaci Piccolo et Capaci Grandi à Sousse. Ces quartiers sont nés vers les débuts du protectorat français et ont proliféré jusqu’aux années 60 en raison des différentes vagues d’immigration principalement sicilienne. À partir de l’indépendance (1956), le tissu social commença à se transformer. Aujourd’hui les quartiers sont exclusivement habités par des Tunisiens, alors qu’au début plusieurs cultures et nationalités y vivaient.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".