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Enregistrement W4408107191 · doi:10.4000/13et3

Expérimentation et légitimation de l’innovation en urbanisme : le cas de la piétonnisation à Montréal

2024· article· fr· W4408107191 sur OpenAlexaffabout
Ariane Perras, Priscilla Ananian

Notice bibliographique

RevueMétropoles · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article s’intéresse aux processus de légitimation des innovations en matière d’urbanisme. En portant attention à la trajectoire d’institutionnalisation, c’est-à-dire d’émergence, de diffusion et d’adoption des innovations, il s’agit de révéler la contribution de l’expérimentation pour légitimer les nouvelles pratiques d’urbanisme au fil du temps. Posant la légitimité non pas comme un état de fait, mais comme un construit social, cet article puise dans le champ de l’institutionnalisme pour comprendre les processus de changement qui permettent de faire évoluer les capacités d’action et la pensée collective à l’égard des pratiques qui sont considérées comme acceptables, voire envisageables. Le cas d’étude porte sur la piétonnisation à Montréal, une pratique d’aménagement presque inexistante avant 2006, mais qui a pris de l’importance depuis. L’analyse diachronique basée principalement sur une revue documentaire et une revue de presse permet de mettre en évidence le rôle des acteurs de l’urbanisme municipal et des acteurs économiques dans la mise en œuvre des projets pionniers de piétonnisation. Elle souligne aussi le recours à l’urbanisme temporaire comme approche d’expérimentation ayant permis de faciliter l’adoption de la piétonnisation en tant que pratique d’aménagement innovante. Ces résultats mettent en exergue l’importance de l’expérimentation dans les processus de légitimation du changement, pour accompagner et adapter les innovations d’urbanisme en considérant le contexte local.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission2
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