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Enregistrement W7104254521 · doi:10.71781/2783

La transformation des centres commerciaux dans la région de Montréal : le rôle du transport collectif

2022· dissertation· fr· W7104254521 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransport infrastructureRail transportationContext (archaeology)Pilotage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire porte sur la dynamique de transformation des centres commerciaux dans la région de Montréal sous l’impulsion de la construction du Réseau express métropolitain (REM) et du prolongement de la ligne bleue de métro. Nous présentons d’abord les différentes phases de l’évolution des centres commerciaux, tant en Amérique du Nord que dans la région de Montréal. Nous élaborons ensuite la problématique de l’arrimage entre l’aménagement du territoire et la planification du transport sous la forme particulière du transit-oriented development (TOD). Les TOD permettent d’envisager le redéveloppement des centres commerciaux en pôles multifonctionnels accessibles en transport collectif. Notre travail de recherche tente de répondre à la question suivante : La construction prochaine des stations du REM et de la ligne bleue de métro incitera-t-elle les centres commerciaux à proximité à se transformer en TOD? Pour y répondre, nous développons un cadre méthodologique qui s’appuie sur deux stratégies de recherche principales. La première propose une analyse de contenu par le biais d’un inventaire des projets de transformation des centres commerciaux prévus, projetés ou discutés publiquement. Les projets sont décrits suivant des catégories de transformation associées aux TOD que sont le bâti, les usages, le design, l’expérience, le milieu de vie et l’accessibilité, et regroupés en six zones géographiques à Montréal, Laval et Longueuil. La deuxième stratégie vient compléter la première en procédant à une série d’entretiens semi-dirigés avec des acteurs privés et publics liés à des centres commerciaux. Cette stratégie permet de mieux comprendre la richesse de perspectives et les nuances de la dynamique de transformation à l’œuvre. Les résultats montrent que la moitié des projets de transformation sont reliés à des nouvelles infrastructures de transport collectif, dont une majorité avec le REM. De plus, ces projets affichent certaines caractéristiques associées aux TOD telles que la densité et la mixité des usages, tandis que peu de projets proposent des aménagements favorisant les déplacements actifs. Au total, l’étude met en évidence le lien entre la construction d’infrastructures de transport collectif structurantes et la densification des centres commerciaux, en particulier par l’ajout d’une fonction résidentielle.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
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