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Record W4413977691 · doi:10.4000/14ljl

Éprouver la proximité avec un oiseau menacé

2025· article· fr· W4413977691 on OpenAlexvenueno aff
Ariane d’Hoop

Bibliographic record

VenueVertigO · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article explore la « proximité » qui se façonne entre des riverains bruxellois et des martinets noirs qui nichent dans des cavités aux abords de leur logement. Alors que ces oiseaux ont depuis des siècles, voire des millénaires, adopté les brèches des constructions humaines pour y installer leur nichée, ils sont mis en péril par le foisonnement de constructions lisses et de rénovations du bâti. À Bruxelles, une poignée de riverains, apprentis naturalistes, agissent en marge des projets de conservation, et tentent plutôt de se relier aux martinets qui vivent dans leur mur ou leur corniche. Comment ces citadins et martinets s’y prennent-ils pour créer ces rapprochements à distance, médiés par les interfaces des bâtiments ? L’article relaie ces proximités équipées au sein desquelles les oiseaux rendent les habitants attentifs, les imprègnent de suspens, de plaisir, d’inquiétude, de dilemmes et de déceptions. Il décortique trois manières d’éprouver la proximité : le repérage, le déploiement de prises architecturales et le dispositif de veille. Ces formes de proximité sont éprouvées, car elles sont porteuses d’engagements avec les artefacts, de manières de faire, de tentatives réussies et échouées et de sources d’incertitude qui leur sont propres. Se trament alors des voies relationnelles singulières entre riverains et oiseaux, les « voies du proche », où s’expérimentent des intrications réciproques. Ces relations de proximité se démarquent des conceptions protectrices et salvatrices des espèces menacées, ou d’un idéal de cohabitation avec elles.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.025
Threshold uncertainty score0.083

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.010
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.006
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0250.002

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.253
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2025
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