Les pratiques des usagers dans les friches urbaines végétalisées et leurs facteurs d’influence : analyse de deux cas montréalais
Notice bibliographique
Résumé
Dans l’ère post-industrielle, où la densification apparaît comme une solution afin de freiner l’étalement urbain, la question de l’avenir des terrains en friche devient incontournable. En effet, ceux-ci deviennent hautement convoités par les acteurs du redéveloppement urbain puisqu’ils détiennent un potentiel foncier important. Face à ces pressions, cette recherche s’intéresse à la complexité des terrains en friche, puisqu’il existe une diversité de potentiels, outre le foncier. Parmi ces potentiels, les friches peuvent être utilisées comme des espaces verts urbains. Effectivement, il arrive qu’on retrouve sur ces sites des usagers qui les fréquentent, à différents desseins. L’étude tente ainsi de répertorier et de comprendre les pratiques faites par les usagers, pour deux cas étudiés à Montréal : le Boisé Jean-Milot et le Champ des possibles. L’objectif est non seulement de qualifier ces pratiques, mais également de mettre en évidence les facteurs d’influence qui les sous-tendent. La recherche s’inscrit dans les approches personnes-environnement. D’un point de vue méthodologique, des entretiens in situ ont été menés avec les usagers afin qu’ils puissent expliquer leur expérience vécue de la friche. Les facteurs d’influence ont émergé des discours tenus en entrevue. Les cas étudiés montrent que la friche est un espace d’exception en ville : les friches urbaines végétalisées sont le cadre de pratiques exclusives, en plus de faire vivre une variété d’ambiances à l’usager. Les résultats permettent ainsi de placer la friche comme un espace vert complémentaire au parc urbain. La friche fait partie d’un portfolio d’espaces disponibles, utilisés au moment présent. En relevant les facteurs qui influencent les usagers à fréquenter les friches, on met en lumière des qualités qui pourraient être utiles dans la planification des espaces verts urbains et dans le développement d’une vision innovante pour l’avenir des friches.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».