Bibliographic record
Abstract
Cette thèse est basée sur une approche empirique des espaces urbains, enrichie de nos réflexions personnelles et de nos recherches. Notre questionnement principal concerne les liens entre forme et usage, par exemple dans quelle mesure la configuration d’une ville, ou d’un quartier, est déterminée par les activités humaines et les modes de vie actuels et à venir de ses habitants. Nous avons retenus plusieurs exemples significatifs dans différentes métropoles, surtout à Berlin, mais aussi à Helsinki, Londres, Montréal et New York. Avec notre position d’architecte--‐photographe, nos itinéraires sont un bon moyen d’explorer et d’essayer de comprendre les espaces urbains. En tant que photographe et témoin de situations urbaines singulières, nous sommes ancrés dans le présent, et nous recherchons ce qui façonne l’identité d’un lieu particulier, nous traduisons nos observations par la photographie qui nous aide ultérieurement à développer notre réflexion et à organiser nos arguments. En tant qu’architecte, nous examinons ces situations urbaines, nous analysons les principes et les objectifs urbains et architecturaux qui les sous--‐tendent de manière à identifier les modes d’articulation entre forme et usage. Nous plaçons ainsi les processus de transformation urbaine dans leur ouverture à l’évolution de la société. Les itinéraires urbains nous conduisent à percevoir et à penser la ville dans ses rapports de proximité en tant qu’espace pour la vie
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.007 |
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".