Les effets de proximité dans l’appropriation collective d’un grand parc paysager à saguenay
Bibliographic record
Abstract
L’idée d’interpénétrer la ville et la nature est au cœur des préoccupations urbanistiques depuis fort longtemps. Au XIX siècle, l’aménagement de grands parcs urbains comme Central Park à New York en constitue un exemple éloquent. Qu’il s’agisse de la création de liens sociaux, du rapport à la nature ou de la formation de l’identité collective, les grands parcs urbains contribuent à la qualité de vie des collectivités. Imaginés, conçus, puis aménagés par les professionnels de l’aménagement urbain, ces espaces publics seront ensuite adoptés ou non par les résidants et les visiteurs, selon divers facteurs. Dans ce contexte, cet article se penche sur les mécanismes d’appropriation collective d’un grand parc paysager. Plus précisément, nous avons cherché à savoir s’il y a des effets de proximité dans les représentations et pratiques des groupes d’usagers. Pour ce faire, nous nous sommes penchés sur le cas du site de la zone portuaire de Chicoutimi, à Saguenay. Un sondage a été réalisé auprès des utilisateurs. Nous avons ainsi pu constater que le fait d’habiter un endroit en particulier influence non seulement les représentations sociales liées à l’aménagement d’un grand parc paysager, mais aussi les pratiques des usagers.
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 | 0.003 | 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 | 0.013 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".