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Enregistrement W2047370049 · doi:10.7202/055278ar

Les traits nouveaux de la population du Grand Montréal

2005· article· fr· W2047370049 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Norbert Lacoste

Notice bibliographique

RevueRecherches sociographiques · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le phénomène de l'urbanisation est une des aventures sociales de l'humanité les plus extraordinaires qui soit. En effet, si, comme on l'a noté, l'expansion démographique mondiale pose des problèmes d'organisation dans les pays en voie de développement, le phénomène de la croissance des villes, dont on a noté l'importance au cours du XIXe siècle, constitue pour le Canada français un problème capital. C'est ainsi que notre population participe d'une façon expérimentale à cette aventure mondiale de l'urbanisation. Si, en 1800, il n'y avait pas encore de villes « millionnaires » dans le monde, on en compte maintenant une centaine. Ce phénomène de la constitution des grandes agglomérations urbaines est un phénomène inégalement répandu. Si on peut croire que la civilisation est attachée au développement des grandes villes, l'Europe est en tète avec ses 35 villes millionnaires, l'Asie suit avec 32, l'Amérique en a 26, l'Afrique en possède 3 et l'Océanie en possède 2. Le Canada ne possède que deux villes millionnaires, Montréal et Toronto. Si nous n'avons pas encore les problèmes de New-York, qui est une ville sept fois plus considérable que l'agglomération montréalaise, ni ceux de Londres qui l'est cinq fois, ni même ceux de Paris ou ceux de Chicago, qui sont trois fois plus populeuses que Montréal, néanmoins, nous nous situons dans une position médiane, en 49e place parmi les 93 villes millionnaires. Il nous serait facile de nous laisser aller à la mégalomanie et de projeter nos idéologies propres sur la réalité qui nous entoure mais la recherche scientifique est une docilité de l'esprit à saisir le réel et à le comprendre. C'est dans cette perspective que j'analyse le grand Montréal dans ce qu'il est et dans ce qu'il devient. Pour ce faire, j'utilise le langage des chiffres. C'est un langage qui se répand de plus en plus. C'est lui qui nous permet d'apprécier l'ampleur des phénomènes. Ce calcul de l'évolution quantitative ne dit évidemment rien de la qualité des phénomènes étudiés, cependant, la mesure des choses n’est très souvent un indice de leur évolution.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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