Quartiers durables et pôles d’emploi : vers des navettes plus courtes et moins polluantes ? Une analyse de Montréal, 1998-2008
Notice bibliographique
Résumé
À quelle échelle la morphologie urbaine joue-t-elle sur les comportements de navettage ? D’un côté, la nature du quartier (résidences unifamiliales, appartements, vétusté du bâti, organisation de la voirie…) pourrait avoir un effet sur les modes de déplacement, et certaines interventions urbanistiques adoptent cette hypothèse. De l’autre côté, la localisation du quartier au sein de la métropole (quartier central, périphérique, transport en commun) a aussi une influence certaine. Dans cet article, nous nous demandons si la nature des quartiers de résidence (ou de travail) influe sur les comportements de navettage, et si cet effet est un effet indépendant ou s’il ne fait que refléter la distance des différents types de quartiers au centre-ville. Nous montrons que la nature des quartiers a très peu d’influence indépendante sur ces comportements. Nous suggérons donc que c’est l’aménagement à l’échelle métropolitaine (recentrage des résidences, léger décentrage des emplois) plutôt qu’à l’échelle des quartiers, sur lequel il serait primordial de réfléchir et d’agir si l’on veut modifier durablement les comportements de navettage.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».