Expérimentation et légitimation de l’innovation en urbanisme : le cas de la piétonnisation à Montréal
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,023 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».