Bibliographic record
Abstract
Les activités logistiques sont des leviers de la performance des systèmes productifs ainsi que d’importants générateurs d’emplois. Néanmoins, par les flux qu’elles impliquent ainsi que par les fixités qui la soutiennent (infrastructures, équipements, bâtiments, etc.), ces activités sont des sources de nuisances pour les territoires. Afin d’attirer les activités logistiques tout en limitant leurs nuisances, les acteurs publics – particulièrement locaux – y déclinent un certain nombre d’outils de régulation. Une politique publique est particulièrement mobilisée à cet effet, encouragée par l’exigence de report modal qu’implique le nouveau référentiel guidant l’action publique fondé sur la durabilité : la zone d’activité logistique, zone économique avec ses équipements propres aménagée en vue d’accueillir des activités logistiques.Cette thèse s’intéresse à l’articulation entre ces politiques d’aménagement et les dynamiques de développement économique des territoires. La première partie de ce travail met notamment en évidence trois rôles distincts que peuvent jouer ces zones d’activité logistique, deux rôles externes directs et indirects, et un rôle interne. Par la mobilisation de différentes méthodes et données originales, la deuxième partie de ce travail vise à tester la validité empirique de ces rôles. Le résultat majeur de ce travail de thèse est qu’en raison de la nature de l’activité logistique – qui s’inscrit dans des chaînes et des réseaux élargis – les retombées économiques indirectes imputables aux zones d’activité logistique sont relativement faibles
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.007 |
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".