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Enregistrement W1725547276 · doi:10.3917/flux.097.0088

Savoirs et savoir-faire partagés : l'évolution de l'hydraulique urbaine à Montréal au XIX e siècle

2015· article· fr· W1725547276 sur OpenAlexaffabout
Dany Fougères

Notice bibliographique

RevueFlux · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malgré sa taille modeste au XIXe siècle, la ville de Montréal a été choisie par les ingénieurs pour expérimenter un système d’approvisionnement en eau, autorisé par la Couronne britannique dès 1798. À l’époque toutefois, des difficultés liées à l’étanchéité des conduites, à la qualité de l’eau des rivières, aux quantités insuffisantes d’eau de source apportées par le mont Royal et à l’absence de solution appropriée pour l’élimination des déchets solides, laissent le système inaccessible aux populations. Au milieu du siècle, la ville rachète la Montreal Waterworks et, ayant obtenu de la Couronne l’autorisation de financer les coûts du réseau par le biais d’impôts locaux, elle parvient à généraliser le service. Sur le plan technique, l’histoire de Montréal est à la fois spécifique au site lui-même et comparable à celle de l’ensemble des grandes villes de l’époque. Tandis que New York et Boston choisissent d’acheminer l’eau par le biais de sources de plus en plus éloignées, construisant de grands réservoirs et aqueducs, Philadelphie et Montréal choisissent au contraire de tirer partie des eaux de surface de proximité. Les premières influences sont venues d’Angleterre (en particulier avec l’introduction précoce des machines à vapeur) et d’ingénieurs américains, jusqu’à ce que la ville recrute, en 1892, un ingénieur français issu du Corps des Ponts et Chaussées : George Janin. Celui-ci avait connaissance des aqueducs de longue distance déjà adoptés à Paris, mais choisit plutôt de traiter l’eau du Saint-Laurent et, bien qu’il échouât à convaincre la ville de construire les fameux égouts ovoïdes à l’intérieur desquels il était possible de se déplacer, il réussit à mettre en œuvre un réseau d’eaux usées et leur traitement par épandage, à une époque où le traitement par les sols restait rare. À la différence des villes européennes et d’Amérique du Nord, Montréal est en conséquence impliquée dans une diversité d’institutions mises en place en réponse à des problématiques (locales, régionales ou nationales) spécifiques au domaine de l’eau. De l’observation du cas de Montréal et des villes de la côte Est, il ressort qu’il n’existe pas de solution unique à la question de l’eau, ce même si l’approche adoptée par chacune des villes étudiées est à bien des égards partagée par les autres.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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