Élections présidentielles aux États-Unis : «The Great Divide», mythe ou réalité spatiale ?
Bibliographic record
Abstract
De manière humoristique, une nouvelle géographie américaine était proposée au lendemain des élections présidentielles de 2004. Dans cette cartographie imaginaire, les États-Unis d’Amérique disparaissent. Le pays est coupé en deux. D’un côté, les États ayant majoritairement voté pour G.W. Bush sont regroupés au sein d’un nouveau pays au nom évocateur et provocateur : le Jesusland. De l’autre côté, les États ayant majoritairement voté pour J. Kerry font sécession et rejoignent leur voisin du nord pour former les nouveaux États-Unis du Canada. Tout comme les classiques cartes bleues et rouges qui montrent la répartition des États démocrates et républicains, cette carte humoristique soulève deux questions. La victoire de G.W. Bush a-t-elle été aussi massive que le suggère l’étendue du Jesusland ? Et la grande division qui affecte les États-Unis épouse-t-elle vraiment les frontières des États fédérés ?
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".