Trafic aérien et économie locale en Amérique du Nord : le cas de Montréal.
Bibliographic record
Abstract
L'objectif de ce memoire est de determiner les reelles origines du ralentissement des activites aeriennes de Montreal. Ses activites ralentissent au courant des annees 1980, alors qu'elle connait quelques annees plus tot une periode de gloire encore difficile a oublier. Elle etait consideree comme une plaque tournante majeure de l'Est de l'Amerique du Nord. En 1970, l'industrie montrealaise est a son apogee et pourtant ses activites aeriennes declinent depuis quelques annees ... Ce ralentissement est souvent attribue au dedoublement du site aeroportuaire, avec la construction de l'aeroport international Montreal-Mirabel en 1975. Mais qu'en est-il exactement? Selon la litterature, le volume du trafic aerien varie selon le poids economique des villes desservies (lvy, Fik et Malecki, 1995; Debbage, 1999 ; Debbage et Delk, 2001 ; Brueckner, 2003 ; Baldwin et Di Pietro, 2004). Le recul de Montreal ne serait-il pas egalement d'origine economique? L'analyse se subdivise en deux parties : nous verifions d'abord si le volume du trafic aerien des villes nord-americaines varie selon leur poids economique en 2000, pour ensuite determiner les origines du ralentissement des activites aeriennes de Montreal ainsi que les differents facteurs expliquant l'evolution de l'industrie de 1945 a aujourd'hui. La premiere analyse confirme la reelle importance de l'economie locale comme determinant du niveau du trafic aerien : la taille ainsi que la structure des marches locaux determinent 76,4% de la variation du trafic aerien des villes nord-americaines. Il apparait cependant que Montreal n'a pas le trafic aerien escompte etant donne son poids economique. Sa localisation geographique expliquerait ce deficit, les compagnies aeriennes ayant eu tendance a orienter leur trafic vers les villes geographiquement centrales. La deuxieme analyse corrobore ces resultats et revele qu'une combinaison de facteurs declenche le ralentissement des activites aeriennes montrealaises. L'economie nord-americaine amorce un mouvement vers l'Ouest et vers le Sud au debut des annees 1970, delaissant Montreal au profit de Toronto. Parallelement, grâce au progres technologique des annees 1960, les appareils ont un rayon d'action superieur : les compagnies aeriennes reorganisent alors leurs reseaux aeriens, favorisant plutot Toronto qui jouit d'une plus grande activite economique d'une part, et qui a une localisation plus centrale pour se connecter aux autres villes nord-americaines d'autre part. La politique aerienne s'adapte quelques annees plus tard, au courant des annees 1970, en abolissant les politiques protectionnistes dont beneficiait Montreal. Enfin, le systeme aeroportuaire montrealais est dedouble, sans connexion. En 1980, l'activite aerienne montrealaise se stigmatise dans une ere d'instabilite. La migration des activites economiques se poursuit et s'intensifie. Parallelement, l'industrie du service aerien est dereglementee a l'echelle nord-americaine : la restructuration de l'industrie vient donc exacerber cette perte de vitesse avec l'essor et l'intensification du reseau etoile qui favorise les villes d'une certaine taille et centrales au nouveau reseau aerien integre. En somme, l'etude conclut que le ralentissement des activites aeriennes de Montreal est la consequence du deplacement des activites economiques, exacerbe par la reorganisation du reseau aerien suite a la liberalisation du marche aerien.
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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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".