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Enregistrement W7066023737

Étalement urbain en région montréalaise: impacts et aménagement durable

2009· other· fr· W7066023737 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2009
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueX-ray Spectroscopy and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDavid Suzuki Foundation
Mots-clésNucleofectionGestational periodFusible alloyLiquationArticular cartilage damagePretext
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les villes pourront-elles, sur le long terme, poursuivre leur développement sur un territoire allant grandissant tout en assurant leur pérennité? Tel est le principal défi posé par l’étalement urbain. Afin de mieux comprendre ce phénomène touchant à la fois l’Europe et l’Amérique, un regard critique porté sur l’évolution des villes a permis d’identifier les forces motrices favorisant le développement de faibles densités et l’utilisation massive de la voiture. Ce mode d’expansion engendre des impacts négatifs en accentuant les pressions sur l’environnement, en affectant la santé de la population par la pollution atmosphérique et en engendrant des coûts d’infrastructures et de services conséquents. L’étude du cas de Montréal permet de retracer son évolution depuis le siècle dernier et de constater l’étalement de son tissu urbain. Malgré les efforts consentis, la lutte à l’étalement ne s’est pas avérée efficace, d’où la nécessité de s’inspirer des principes d’aménagement durable du territoire et des expériences fructueuses de l’étranger pour élaborer un plan d’action adapté. Définir le concept d’étalement urbain et la façon de le mesurer, rendre le cadre de coopération de la Communauté métropolitaine de Montréal opérationnel et limiter le plus possible l’expansion du tissu urbain via un nouveau Projet de schéma sont les principales recommandations afin de limiter l’expansion urbaine en région montréalaise.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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
GenreAutre

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
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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