Les stratégies visant à améliorer l’acceptabilité des voies de contournement dans les petites municipalités du Québec : le cas de quatre municipalités le long de la route 117 dans la région des Laurentides
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche explore les différentes stratégies mises en place afin de minimiser les impacts négatifs encourus à la suite de la mise en service d'une voie de contournement pour les petites municipalités du Québec. Les stratégies identifiées ont été relevées dans la littérature, dans la documentation municipale ainsi que dans des études de cas, soit par des relevés terrains et des entretiens sur le territoire de quatre (4) municipalités. Les stratégies de planification mises sur pied visent essentiellement la configuration des entrées de villes, la signalisation ainsi que les programmes de revitalisation des noyaux urbains. Il ressort de l'analyse que la bonne acceptation sociale des voies de contournement est liée à la présence de concertation entre les différentes parties prenantes d'un projet tout au long de celui-ci. De plus, le temps écoulé entre les premiers balbutiements du projet et la mise en service d'une voie de contournement doit être d'une durée acceptable afin que des stratégies planifiées concordent avec le contexte économique et culturel dans lequel s'insèrera le projet. La recherche dresse ainsi le portrait des stratégies planifiées pour les municipalités situées le long de la route nationale 117 et ayant des voies de contournement. Plus spécifiquement, l'étude de cas porte sur les municipalités de Mont-Tremblant (secteur de Saint-Jovite), La Conception, Labelle et Rivière-Rouge dans la région des Laurentides.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".