Équité environnementale et distribution spatiale de la végétation à l’intérieur et autour des îlots résidentiels à Montréal : une double iniquité ?
Notice bibliographique
Résumé
De récentes études ont montré que la végétation urbaine est inégalement distribuée au sein de plusieurs métropoles nord-américaines : certains quartiers plus défavorisés ou à forte concentration ethnique présenteraient des niveaux de couverture végétale plus limités. L’objectif de cet article est de vérifier l’existence d’iniquités environnementales en termes d’accès à la végétation urbaine sur le territoire de l’ancienne ville de Montréal pour les personnes à faible revenu et les minorités visibles. Six indicateurs de végétation à l’intérieur et autour des îlots résidentiels (à 250 et 500 m) sont construits à l’aide d’images satellites QuickBird. Puis, ces indicateurs sont mis en relation avec des données socioéconomiques au moyen de plusieurs analyses statistiques (corrélation, test de Student (test t), analyse de variance et analyse de régression). Les résultats démontrent que la population à faible revenu et, dans une moindre mesure, celle des minorités visibles résident dans des environnements où la végétation est moins présente. Finalement, l’utilisation combinée d’indicateurs de végétation à l’intérieur et autour de l’îlot permet de démontrer l’existence d’une double iniquité dans certains secteurs urbains.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».