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Enregistrement W3036073863 · doi:10.3138/chr-2018-0102

Expertise, Local Knowledge, and the Construction of the Automobile as an Environmental Risk in Montreal, 1960s–70s

2020· article· en· W3036073863 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Valérie Poirier

Notice bibliographique

RevueCanadian Historical Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsperitySymbol (formal)RationalitySociologyCitizen journalismModernityDemocracyEconomic growthPoliticsPolitical scienceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its introduction in North America, the automobile has reshaped the economy, transformed the way people travelled around, changed urban landscapes, and been a powerful symbol of freedom, prosperity, and progress. Yet, in the 1960s and 1970s, this symbolism was seriously challenged. This article explores the process by which the car came to be perceived as an environmental risk in Montreal and the responses to manage this risk. It identifies two groups of social actors that were instrumental in shaping perceptions of the automobile as a risk – namely, municipal experts and an ensemble of five local environmental groups. Both actors believed that the environmental risks of the car were real dangers arising from modernity. While the municipal experts narrowly focused on the health risks of automobile pollution, which led to technical and technological solutions to reduce this risk, the environmental groups put forward a much broader critique of the place of the car in our culture, cognizant of the ways it magnified class, gender, and other inequalities. While they tried to transform the ways that we moved through cities, they also attempted to improve participatory democracy mechanisms to ensure the citizen’s right to participate in decisions that affected their environment. Hence, this article argues that the two groups’ vision of this risk and their responses were historically specific, in that each of them was anchored in, and shaped by, the groups’ knowledge, set of values, rationality, objectives, social position, and relation to power.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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