L’inégal état des lieux. Ce que la mondialisation fait à la ville portuaire de Colón au Panama
Bibliographic record
Abstract
Colón est la ville portuaire située à l’entrée nord du canal de Panama. Son histoire est intimement liée à celle du commerce transisthmique et sa position stratégique a permis l’essor d’activités portuaires, commerciales et maritimes parmi les plus denses de toutes les Amériques, au cœur de la mondialisation. Mais ces activités ne sont pas sans répercussions. Elles génèrent des externalités environnementales qui semblent exposer en premier lieu les communautés défavorisées, majoritairement afro-panaméennes, du Casco Viejo. Dans un contexte où les données environnementales sont lacunaires, cet article montre que les activités du transport maritime peuvent être vectrices d’inégalités environnementales, en utilisant une méthodologie volontairement exploratoire, qui mobilise des données qualitatives et quantitatives. Celle-ci combine une approche sensible par analyse du paysage, des entretiens semi-directifs menés auprès d’acteurs du territoire, une revue de la presse locale et de la littérature scientifique, la spatialisation de données socio-économiques issues des recensements nationaux, ainsi que la cartographie des activités maritimo-portuaires vectrices de risques et de pollutions. Cette réflexion sur l’état des lieux de la mondialisation s’appuie enfin sur des observations de l’espace du quotidien.
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 | 0.012 |
| 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 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".