Quel est le rôle des petites et moyennes universités dans le développement de leurs territoires d’accueil ? Le cas de l’Université du Littoral Côte d’Opale
Bibliographic record
Abstract
Cet article détaille l’impact socio-économique de l’Université du Littoral Côte d’Opale (ULCO) aux échelles locale et nationale, mettant en lumière l’évolution vers une mission universitaire tripartie : enseignement, recherche et valorisation. Cette dernière – axée sur l’engagement régional et la valorisation de la recherche – devient essentielle dans un paysage compétitif et évolutif. Cette recherche emploie une méthodologie mixte combinant analyse quantitative de données financières et 18 entretiens pour examiner les interactions entre le cas d’étude, le secteur industriel et les instances gouvernementales. Les résultats soulignent l’impact relativement significatif de cette université régionale sur l’économie, en révélant les défis méthodologiques inhérents à l’évaluation des différents effets. L’article apporte ainsi une contribution à la compréhension du rôle des universités de petite ou de moyenne taille dans le développement économique et social régional.
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 | 0.006 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".