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Livre et territoire, enjeux et modalités esthético-politiques du développement de la lecture à l’échelle communale : le cas de Romainville, une stratégie de territorialisation du livre sur la ville

2010· dissertation· W7143340853 on OpenAlexaboutno aff
Kheira Benhamouda Kassab

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldArts and Humanities
TopicLiterature and Culture Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)New horizonsNova scotia

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il semble qu’aujourd’hui la ville soit l’échelle territoriale qui permette de mener efficacement une politique de lecture publique à deux volets : une politique de pierre consistant en la construction ou l’aménagement d’espaces dédiés comme les médiathèques ; et des actions dites de médiation chargées de donner accès à tous aux supports de lecture. Ainsi, les politiques de lecture publique donnent lieu à des projets tout aussi socioculturels, en lien avec le fantasme d’une démocratisation culturelle globale, qu’urbains liés aux composantes d’un territoire.En basant notre étude sur la ville de Romainville, il est proposé de s’interroger sur les enjeux et les modalités de développement de la lecture à l’échelle communale. Surtout, il est question d’analyser, dans ce contexte, le rapport du livre au territoire et plus généralement du livre à l’espace. Car ce rapport dépasse les seules sphères socioculturelles et politiques. Il met en perspective des questionnements profondément esthétiques, liés à l’univers allégorique du livre, à l’architecture des espaces qui l’accueille et à la relation qu’il entretient avec la société.Ce travail, à la fois scientifique et professionnel, traite de ce rapprochement et des horizons méthodologiques, sociologiques et phénoménologiques qu’il dessine, en le radicalisant dans une expérience professionnelle : une stratégie de territorialisation du livre sur la ville.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.086
Threshold uncertainty score0.171

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.014
Scholarly communication0.0100.004
Open science0.0010.006
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.002

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.270 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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