Les migrations pendulaires à Montréal : analyse de l'offre de service des transports collectifs
Bibliographic record
Abstract
Les temps changent, et de nouvelles temporalités sont venues modifier l’organisation du temps des individus. Les nouvelles technologies de l’information combinées à l’usage grandissant du véhicule en mode solo ont contribué à l’étalement urbain et à l’accroissement des distances qu’ont à franchir les migrants pendulaires. Les déplacements quotidiens de milliers de personnes sur un territoire urbain à des fins de travail, d’étude et de loisir ne se font pas sans heurts. Il va sans dire qu’un usage accru des moyens de transport collectif réduirait considérablement les méfaits occasionnés par les migrations pendulaires. Encore faut-il que l’offre de transport en commun réponde à la demande des migrants pendulaires. Puisqu’il y a différents types de migrants pendulaires, l’offre de transport doit s’adapter à tous si l’on veut rejoindre une masse importante d’utilisateurs. Les nouvelles temporalités ont redéfini l’usage du temps pour une majorité d’individus. Cette recherche vise donc à vérifier si l’offre de transport en commun, faite par la Société de Transport de Montréal et la Ville de Montréal, répond adéquatement aux besoins des navetteurs d’aujourd’hui.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".