Parle-t-on de territoire en aménagement du territoire? : la construction des enjeux en contexte de planification collaborative
Bibliographic record
Abstract
Le débat public en aménagement du territoire constitue un exercice paradoxal. Bien qu’il fasse nominalement référence au territoire, ce débat public aborde cet objet de façon superficielle. Ce mémoire aborde cette problématique en explorant les utilisations de la notion de territoire formulées dans le cadre d’un exercice de consultation publique sur un projet de revitalisation à Montréal, soit le Programme particulier d’urbanisme du Quartier des spectacles – Pôle du Quartier latin, est étudié. L’analyse se décline en deux étapes. Le sens accordé à la position géographique du Quartier latin et ses répercussions sur les dynamiques d’aménagement à long terme (structurales) sont s’abord explorées. Ensuite, les discours des intervenants au débat public sont analysés à l’aide d’une loupe poststructuraliste. Nos résultats démontrent qu’une majorité de participants ne considèrent pas le territoire comme construction sociale. Toutefois, les intervenants qui adoptent le point de vue contraire ont tendance à adopter une position plus critique face au projet. Ce constat remet en question les fondements de l’intervention proposée par les autorités municipales et, plus largement, interroge la prise en compte du concept de territoire en contexte de planification collaborative et post-collaborative.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".