An international perspective on urban segregation and daily mobility : case studies in Niamey, Puebla, Lyon and Montreal
Bibliographic record
Abstract
Les métropoles contemporaines sont marquées par des regroupements et des séparations des citadins, connus sous le terme de ségrégation. Ce phénomène est généralement appréhendé sur la base des localisations résidentielles. L’importance de la mobilité quotidienne dans les reconfigurations spatiales métropolitaines et dans les modes de vie individuels nous incite alors à l’étude et la caractérisation de la relation entretenue par les citadins avec les espaces urbains. Cela permet de passer de la ségrégation résidentielle (immobile) vers la ségrégation dans les espaces de la vie quotidienne (mobile). Parallèlement, c’est l’individu, et non le ménage, qui est au cœur des dynamiques ségrégatives telles que nous les abordons. Quatre métropoles contemporaines ont été analysées avec une visée comparative. Ce choix a imposé la mise au point d’une méthodologie originale, commune aux quatre cas et basée sur des données d’enquêtes-ménages transports. Les résultats obtenus permettent de souligner l’interprétation économique des comportements individuels de proximité (immobilité et vie locale) et des accès aux pôles d’attraction (parmi lesquels le centre). La proximité, avant d’être un objectif des politiques de villes durables, est une réalité pour les populations défavorisées. Ces comportements de replis dépendent plus de caractéristiques individuelles que d’effets liés au quartier de résidence. Ces tendances fortes, communes aux quatre cas, sont complétées par diverses spécificités. Des dynamiques spatiales et sociales différentes se révèlent dans les villes du Nord et du Sud, et les effets des formes urbaines héritées de l’histoire s’affirment (en particulier à Niamey). Notre analyse permet finalement d’enrichir la perspective usuelle de la ségrégation urbaine dans plusieurs contextes urbains contrastés.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".