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Enregistrement W4309723379 · doi:10.4000/metropoles.8974

La gentrification par projet : politiques publiques et revalorisation des quartiers péricentraux, le cas du Campus MIL à Montréal

2022· article· fr· W4309723379 sur OpenAlexaffabout
Violaine Jolivet, Chloé Reiser

Notice bibliographique

RevueMétropoles · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensCanada Mortgage and Housing CorporationUniversity of New BrunswickUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGentrificationPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article s’intéresse aux impacts des grands projets urbains développés dans des espaces péricentraux, traditionnellement ouvriers et immigrants, de la ville de Montréal. À travers l’exemple du projet du campus MIL qui s’inscrit dans une logique de revitalisation et de rayonnement de la métropole montréalaise à l’échelle internationale, l’objectif est de montrer comment le développement de ces nouveaux espaces verts et créatifs sur d’anciennes friches industrielles accélère la gentrification. L’argument est alors de qualifier la gentrification de « projet » mis en œuvre par des politiques et financements publics. L’article débute par une mise en contexte des espaces péricentraux en montrant comment d’espaces « entre » et désinvestis dans les années 1970-80, ces derniers deviennent de nouvelles centralités métropolitaines à Montréal. Par la suite, l’article examine le rôle des différents acteurs publics dans la mise en œuvre d’un projet de revitalisation urbaine et montre comment le projet urbain du MIL accélère la gentrification des quartiers péricentraux d’immigration comme Parc-Extension. Le rôle de l’université comme acteur public spécifique est interrogé dans cette étude de cas autour de l’implantation d’un nouveau campus. Enfin, l’article démontre comment les principes de l’urbanisme durable et de la ville créative participent à une forme de légitimation de la gentrification par les politiques publiques.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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