MétaCan
Menu
Back to cohort

Comment expliquer le déclin de Montréal comme centre de transports aériens: une question de géographie économique?

2007· article· fr· W1531507510 on OpenAlexaffvenueabout
Carine Discazeaux, Mario Polèse

Bibliographic record

VenueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicAviation Industry Analysis and Trends
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'objectif de cet article est de comprendre l'évolution des activités aériennes à Montréal. Plaque tournante majeure dans les années 1960, Montréal voit ses activités aériennes ralentir dès le milieu des années 1970. Quelles sont les origines véritables de ce ralentissement? Ce déclin est souvent attribuéà la construction d'un second aéroport international à Montréal‐Mirabel en 1975. Mais qu'en est‐il exactement? Ceci nous amène à nous interroger sur les facteurs de localisation des activités aériennes de manière générale. S'agit‐il d'une activité de service qui se localise selon une logique de places centrales, en fonction de la taille des villes? Faut‐il plutôt chercher ailleurs, par exemple dans les conditions technologiques et réglementaires propres à l'industrie? Pour y répondre, nous proposons une analyse en deux temps. D'abord, nous nous servirons des outils de régression afin d'évaluer l'importance du poids de l'économie locale comme facteur explicatif du trafic aérien. Cette première partie est essentiellement statique. Dans un deuxième temps, nous effectuerons une analyse à caractère davantage historique des activités aériennes de Montréal depuis 1945, pour renouer à la fin avec les résultats de l'analyse de régression .

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.466
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0070.007
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.200
Teacher spread0.181 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2007
Admission routes3
Has abstractyes

Explore more

Same venueCanadian Geographies / Géographies canadiennesSame topicAviation Industry Analysis and TrendsFrench-language works237,207