Présentation du dossier « L’appropriation du territoire »
Bibliographic record
Abstract
Ce dossier porte sur les multiples façons d'appréhender le(s) territoire(s) en insistant sur la diversité inhérente à cette notion et des méthodes pour l'étudier.La notion de territoire étant polysémique, on ne peut en avoir une conception raisonnable qu'à la condition d'en accepter la complexité.La diversité des textes de ce dossier en témoigne.Que le territoire ne soit pas donné, mais construit socialement, épistémologiquement, symboliquement et politiquement devrait être une évidence, mais il est facile de le naturaliser et de prendre ses structures et ses frontières comme des existences s'imposant d'elles-mêmes.Une telle conception est pourtant trompeuse, car le territoire n'est pas un objet extérieur, préexistant à l'acte de sa production.Le découpage de la réalité qu'il concrétise est plutôt un acte politique, c'est-à-dire social, qui privilégie certaines dimensions de l'existence collective et individuelle.Comprendre le territoire signifie donc identifier ces processus pour en révéler les finalités.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.006 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.006 |
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".