Distances, interactions et analyse spatiale de la ville : le cas de montréal
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Le concept de distance demeure nébuleux malgré son omniprésence dans l’analyse géographique. Cet article s’intéresse à ce concept et aux conséquences de son ambiguïté sur l’étude de l’espace urbain. Nous y présentons certaines des principales formulations du concept de distance et discutons de leurs intérêts respectifs. Nous étudions ensuite les affinités et les différences qui marquent quelques formes de distances (distance euclidienne, distance réticulaire, distance-temps et distance d’interaction) telles que mesurées dans la région métropolitaine de Montréal. Les résultats de notre analyse empirique de Montréal démontrent que (1) les écarts entre les valeurs relatives des différentes mesures de distance sont minimes mais que (2) ces écarts représentent néanmoins des univers spatiaux distincts. Il apparaît, par exemple, que les interactions observées sont plus intenses lorsque les distances « réseau » (réticulaire et temps en transport en commun) sont plus courtes. Cependant, les interactions résiduelles (lorsque l’attractivité associée à la taille des origines et des destinations est prise en considération) sont mieux exprimées par les temps de déplacement en automobile à l’heure de pointe matinale. De telles observations confirment ainsi que les choix liés à la mesure de la distance ont un impact limité mais concret sur l’analyse spatiale intra-urbaine, car ces différentes mesures renvoient à différents univers d’interactions.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».