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Enregistrement W7060936622

Penser l’immobilier autrement : 25 ans de développement de connaissances en immobilier. Synthèse des publications, productions et réalisations de la Chaire Ivanhoé Cambridge d’immobilier, ESG UQAM : 1996-2022

2022· other· fr· W7060936622 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2022
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGyrotron and Vacuum Electronics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeThe RenaissanceIndustrial civilization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Chaire Ivanhoé Cambridge d’immobilier de l’ESG UQAM est une chaire universitaire de recherche-innovation de l’École des sciences de la gestion de l’Université du Québec à Montréal (ESG UQAM) qui célèbre cette année 25 ans de développement de connaissances, de compétences et de formations en immobilier. Cette période anniversaire est une occasion de passer en revue les grandes avancées et les transformations survenues en immobilier au fil des ans en faisant un bilan sur l’état des connaissances et les grandes tendances qui se dessinent pour les années à venir. Il s’agit aussi d’une occasion de partager ces connaissances pour mieux comprendre les enjeux d’un secteur en pleine effervescence. Vous trouverez dans ce rapport de recherche une synthèse des publications, productions et réalisations de la Chaire depuis sa création jusqu’à aujourd’hui (1996-2022). Il a pour objectif de favoriser l’accessibilité et le partage des connaissances dans le but de stimuler l’innovation dans l’écosystème immobilier. Au cours des dernières années, les travaux de la Chaire illustrent que d’importantes transformations (transformation écologique, transformation systémique, transformation numérique, transformation financière et transformation des modes de gouvernance) ont propulsé la recherche dans ce secteur pour répondre notamment aux enjeux liés aux changements climatiques ainsi qu’à la pandémie de Covid-19. Les travaux de recherche de la Chaire se sont aussi intéressés aux besoins évolutifs et aux nouvelles attentes des usagers en termes de qualité de vie, santé, sécurité et bien-être. L’émergence de ces nouveaux champs de recherche en immobilier met l'emphase sur la gestion des impacts sociaux, économiques et environnementaux (SEE) et concorde avec la définition des trois piliers du développement durable. C’est dans ce contexte de transformation et d’évolution que se sont situées les contributions et réalisations de la Chaire. Notre bilan des 25 dernières années met en évidence le rôle de leader que peuvent assumer les acteurs de l’immobilier dans la mobilisation de cette intelligence collective, indispensable au développement humain, social et économique des quartiers et des grandes villes, garant d’un véritable développement durable pour les prochaines générations. Les sciences immobilières sont plus que jamais au cœur des grands défis de nos sociétés alors que les besoins et les développements en immobilier sont marqués par de profondes transformations et des innovations disruptives. L’immobilier durable, intelligent, voire organique, ancré dans son quartier, en harmonie avec son territoire naturel et plaçant au cœur de ses préoccupations la santé, la sécurité et le bien-être de ses occupants et usagers, est devenu un présent et un futur incontournables. Dans ce contexte, il y a urgence de penser les sciences immobilières comme une véritable discipline humaine à vocation pratique. Il faut penser l'immobilier autrement!

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,006

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 GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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