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Enregistrement W2894231275 · doi:10.71781/8905

Contrôler le logement, contrôler la Ville : l’intervention en matière de salubrité des logements à Montréal, 1930-1939

2017· dissertation· fr· W2894231275 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-Christophe Racette

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Durant les années 1930, Montréal, comme plusieurs villes d’Amérique du Nord, est frappée par la crise économique. Les industries montréalaises sont durement touchées et la construction, l’une des principales composantes de l’économie de la ville, diminue grandement ses activités. Le chômage frappant une grande partie de la population, les conditions de vie des familles ouvrières se dégradent rapidement et la qualité des logements suit la même tendance. Le gouvernement municipal doit donc étudier la question de la salubrité des logements et tente de trouver des solutions pour résoudre ce problème. La Commission du logement salubre est créée afin d’enquêter et de produire des données sur les taudis montréalais. Dans la foulée, les membres de cette commission municipale colligent des informations provenant de plusieurs villes nord-américaines et européennes. La commission se voit également dotée du mandat de produire des plans de rénovation urbaine dans l’objectif de détruire les taudis de la ville pour les remplacer par des habitations salubres. Ces plans visant une amélioration de la qualité du parc locatif montréalais s’inscrivent dans les tendances urbanistiques occidentales de la première moitié du XXe siècle et se développent dans un contexte de ressources financières limitées. Ainsi, la Ville de Montréal doit trouver des méthodes originales d’intervention et innove au niveau de ses politiques fiscales en créant diverses taxes permettant de mieux partager le fardeau financier entre les citoyens. Durant cette décennie, Montréal cherche à améliorer sa capacité à gérer tant son territoire, par les plans de revitalisation et une meilleure planification du développement urbain, que la population qui y réside.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2017
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