Aménagement et planification territoriale des installations sportives et de loisir Territorial Development and Planning of Sporting and Leisure Facilities
Bibliographic record
Abstract
L’offre d’activités physiques et sportives représente une plus-value pour les territoires en termes d’attractivité et de vitalité. Les présences d’équipements sportifs modernes et prestigieux, mais aussi au rayonnement plus modeste répondant à des besoins locaux sont à la source du dynamisme de certaines villes et de différentes communautés. À tous les niveaux de gouvernement, les acteurs publics, parfois en partenariat avec des acteurs privés, n’hésitent plus à planifier le développement de leurs infrastructures sportives selon des stratégies hiérarchisées. Autrement dit, à la suite d’une réflexion fine des potentialités de chaque équipement existant ou envisagé, une structure d’action et d’exploitation hiérarchique est élaborée avec généralement au sommet une infrastructure symbolique et de renom et aux niveaux sous-jacents des équipements davantage satellitaires aux portées nationales, régionales et locales. C’est cette logique hiérarchique et multi scalaire que cherchera à investiguer ce numéro spécial, et ce dans une perspective analytique internationale.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.002 |
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.
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".