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Enregistrement W4252684019 · doi:10.3138/uhr.45.01.03

Urban Elites, Energy, and Smoke Policy in Montreal during the Interwar Period

2016· article· en· W4252684019 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Owen Temby and Joshua MacFadyen

Notice bibliographique

RevueUrban History Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAmerican Literature and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmokeGovernment (linguistics)ReputationBusinessEconomyPublic administrationPolitical scienceEngineeringEconomicsLawWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the late 1920s and early 1930s, Montreal’s air was blackened by smoke from coal-burning homes, factories, and the locomotives and lake freighters connecting its growing economy to the rest of Canada. Lacking regulatory tools suited to the task of abating this nuisance, the municipal government passed the country’s first modern smoke bylaw, consisting of an objective emissions standard, a smoke control bureau, and requirements for the installation and utilization of technology to lessen emissions. In providing an account of the process through which Montreal’s smoke nuisance was addressed, this article describes the role of the city’s most influential local growth coalition, the Montreal Board of Trade, in introducing the issue on the city’s policy agenda, participating in the formulation of a policy response, and monitoring the implementation of the resulting bylaw. The Board of Trade sought a resolution to the problem because it damaged the city’s reputation and business climate. Consistent with other documented examples of smoke abatement in large urban areas, the response promoted by this elite growth coalition consisted largely of technology-based measures that managed the problem while eschewing recourse to measures that would dampen economic activity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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