Governing Planning and Living in the (ex) New Wold Metropolis (USA, Australia, Canada)
Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTS :Ces lignes ont été les dernières écrites mais ce seront les premières lues.D'ailleurs, elles méritent cette position de choix.Si l'HDR se présente comme un travail égoïstement individuel, cette dernière se construit à travers un cheminement se nourrissant incontestablement des autres à travers des lectures, des rencontres, des conseils et des encouragements tant professionnels que personnels.Mes premiers remerciements vont à Thierry Paquot et Yves Boquet pour avoir accepté de participer à ce jury et d'endosser le rôle de rapporteurs.Merci également à Yves Guermond pour sa participation à cette soutenance malgré son emploi du temps chargé de retraité hyperactif.C'est aussi avec plaisir et honneur que je retrouve Jacques Chevalier qui préside le jury : sa présence était indispensable car, depuis ma maîtrise en 1993, il a été de toutes mes soutenances !Ceci me permet du reste de mieux mesurer le chemin parcouru depuis 15 ans.Tous mes remerciements à Michel Bussi, mon directeur de laboratoire pendant huit ans, pour avoir grandement contribué à mon intégration à l'Université de Rouen et à mon épanouissement en tant qu'enseignant/chercheur. Merci aussi, bien sûr, d'avoir rapporté sur mon travail.Un remerciement collégial pour tous les membres rouennais de l'UMR IDEES, y compris les doctorants dont la fréquentation a été enrichissante tant scientifiquement que personnellement.J'ai une pensée particulière pour Patrice (capitaine d'un jour, capitaine toujours), Vano (Monsieur Donuts), Alain, Yvette, Sophie, Michel L., Damase, sans oublier évidemment Lydie,
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".