Mutations des secteurs commerciaux exploitant les infrastructures spatiales : analyse et indicateurs économiques
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse développe une méthode d'évaluation de l'importance économique des secteurs commerciaux utilisant les infrastructures spatiales, regroupés sous l'appellation de secteur spatial aval. La Partie 1 (Chap. 1 et 2) situe le contexte et identifie les enjeux méthodologiques. Le Chapitre 1 aborde le New Space comme changement structurel du secteur spatial, accélérant le développement commercial de l'espace et ouvrant de nouvelles opportunités de marché. Le Chapitre 2 réalise une revue de littérature pour souligner les enjeux liés à l'évaluation de la partie aval du secteur spatial. La Partie 2 (Chap. 3 et 4) se concentre sur le développement de la méthodologie d'évaluation, appliquée à la France en 2021. Le Chapitre 3 propose une approche basée sur la reconnaissance d'entités nommées pour identifier les entreprises spatiales aval. Le Chapitre 4 détaille la mesure des revenus du secteur spatial aval. Enfin, la Partie 3 (Chap. 5) enrichit la méthode par une analyse théorique de la nature économique des données et de l'information à l'ère numérique, en développant un cadre inspiré de l'approche flux-fond pour caractériser leur rôle dans la création de valeur.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".