Metropolitan railway system as a tool of french metropolis affirmation ? : French issues and international insights
Bibliographic record
Abstract
Objet nouveau des politiques publiques de mobilité, le RER Métropolitain constitue un instrument en voie de généralisation pour structurer les mobilités au sein des principales métropoles françaises. Ce travail étaye la « spécificité française » que représente l’absence de cet outil dans le paysage des mobilités en dehors de la région capitale, et ce en comparaison de l’ensemble des pays ouest européen, de tradition germanique, comme latine. La présente recherche analyse ensuite les dynamiques observables dans le processus d’appropriation du référentiel francilien, comme européen aujourd’hui à l’œuvre, en détaillant de manière plus approfondie le cas du RER lyonnais. Ce cas précis étant un révélateur important des logiques d'action multisectorielles et interscalaires (local/national, urbain/interurbain, technique/décisionnel) contraignant la réalisation effective de ces services ferroviaires aujourd’hui largement plébiscités. Ce travail s’appuie enfin sur l’étude de deux cas étrangers (Barcelone et Montréal) qui permettent d’interroger l’effectivité de la gouvernance métropolitaine des dessertes ferroviaires, comme le besoin de structuration des mobilités à une échelle nouvelle, et ce, suite au processus de métropolisation à l’œuvre depuis plusieurs décennies
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".