Gentrification et touristification dans le contexte néolibéral : le cas d'Airbnb dans le Plateau-Mont-Royal
Notice bibliographique
Résumé
En à peine une quinzaine d’années, la plateforme Airbnb s’est imposée comme référence en matière d’hébergement touristique à court terme. Présente dans la majorité des grands centres urbains mondiaux, elle entre en concurrence avec le secteur hôtelier ainsi que le parc locatif privé. Son émergence porte à s’interroger sur son rôle dans la transformation des quartiers centraux des grandes villes, notamment par les processus de gentrification et de touristification. Cette situation témoigne des transformations liées à la néolibéralisation urbaine et à l’hyper marchandisation du logement dans les métropoles. Notre recherche, qui relève de la géographie sociale et des études urbaines, porte sur l’arrondissement du Plateau-Mont-Royal, à Montréal, lequel fait face depuis plusieurs années au retrait de logements de son parc locatif, à des tensions entre résident.e.s et touristes, ainsi qu’à une accélération de la hausse des loyers. Notre objectif est de mettre en évidence les relations entre Airbnb, la gentrification et la touristification. Notre questionnement est structuré par une question principale : quelle est la portée d’Airbnb sur la transformation du parc locatif dans le Plateau-Mont-Royal? _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : néolibéralisation urbaine, gentrification, touristification, représentation socio-spatiale, Airbnb, Montréal
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».