La dynamique spatiale du marché des bureaux dans la région métropolitaine de Montréal de 1987 à 2001
Notice bibliographique
Résumé
Depuis les quinze dernières années, le paysage immobilier de la région métropolitaine de Montréal a subi de nombreuses transformations. Plusieurs facteurs peuvent expliquer ces transformations, mais la migration dune économie basée sur la production industrielle vers une économie basée sur le savoir et les nouvelles technologies de l’information et des télécommunications est probablement la principale cause de tous ces bouleversements. Cette recherche trace l’historique et l’évolution du marché immobilier montréalais. À l’aide d’exemples concrets, nous présentons les principaux acteurs qui font évoluer ce marché. Nous utilisons les données sur l’immobilier du commercialisateur Royal LePage, des données sur l’emploi de Statistique Canada pour la période 1981 et 1996, afin d’examiner la composition et l’évolution de pôles majeurs d’espaces à bureaux situés au centre-ville de Montréal et en périphérie de celui-ci. Le marché immobilier montréalais n’étant pas un marché autonome, il est grandement dépendant des investissements publics. En ce sens, de nombreuses initiatives publiques de projets immobiliers ont eu un succès parfois inespéré et d’autres fois assez controversées. Les politiques publiques ont influencé et influenceront de plus en plus le fonctionnement de ce marché qui n’est pas autosuffisant et fortement sous contrôle de capitaux étrangers, comparativement au marché immobilier de nombreuses métropoles américaines. Les résultats de cette recherche nous permettent de croire que cette transformation n’est pas encore terminée et que plusieurs bouleversements sont encore à venir. En effet, l’évolution constante des technologies de l’infomation et des communications liées à la globalisation des marchés promet de marquer profondément l’organisation spatiale des métropoles comme Montréal.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».